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人工智能和青少年“談一談”,就能預測兩年內是否會精神病發(fā)作

2018-04-21 來源:南京生物醫(yī)藥谷  標簽: 掌上醫(yī)生 喝茶減肥 一天瘦一斤 安全減肥 cps聯(lián)盟 美容護膚
摘要:思維混亂是精神疾病的癥狀之一,通常以面談的形式進行臨床評估。語言可謂窺見思維的窗口,紊亂的思維具體會造成語義流中斷、講話抓不住重點、上下文聯(lián)系松散、語言復雜度降低、句子變短等。

講話“前言不搭后語”、“牛頭不對馬嘴”,可能是精神疾病在語言中留下的征兆。

美國紐約西奈山醫(yī)院利用人工智能程序分析了兩組青少年精神疾病高危群體的訪談文字稿,通過語義連貫性、語法復雜性、物主代詞使用等幾個變量,能預測他們是否會在兩年內發(fā)病,準確度最高可達到83%。

此外,該語言分析程序能以72%的準確率區(qū)分健康個體和精神病患。研究成果以論文的形式發(fā)表在1月22日的《世界精神病學》期刊上。

思維混亂是精神疾病的癥狀之一,通常以面談的形式進行臨床評估。語言可謂窺見思維的窗口,紊亂的思維具體會造成語義流中斷、講話抓不住重點、上下文聯(lián)系松散、語言復雜度降低、句子變短等。其中,語義流中斷是早期精神分裂癥的核心特征,往往會在青少年精神病發(fā)病前就明顯而持續(xù)性地表現(xiàn)出來。

面談評估的平均準確率只有35%。此前一些精神病學家也試圖用人工編碼的程序描述早期精神疾病患者的語言特征,以期提高預測能力。他們發(fā)現(xiàn)用語義特征(非邏輯思維)和語法復雜度(語言貧乏)就能預測出71%的發(fā)病。此外,這部分人群往往分不清“你我他”、“這”和“那”。

雖然人工編碼的程序表現(xiàn)優(yōu)于面談,但變量都是人為預設的,可能沒有捕捉到其他精微的特征。這次,由西奈山醫(yī)院、IBM沃森研究中心、布宜諾斯艾利斯大學、加州大學洛杉磯分校組成的聯(lián)合團隊想到了機器學習方法訓練過的自然語言處理器。

研究人員調取了兩組青少年精神病高危群體的訪談文字稿,一組34人來自紐約,其中5人在訪談后兩年內發(fā)??;一組59人來自洛杉磯,其中19人在訪談后兩年內發(fā)病。

計算機自然語言處理器自動對文字稿進行自動分析,找出了發(fā)病者和未發(fā)病者的不同之處。“研究結果是令人激動的,這項技術有望提高對精神疾病的預測能力,并幫助研究人員開發(fā)出新的策略,針對語言紊亂背后的認知缺陷進行調解和訓練,最終預防精神疾病。”論文的第一作者、西奈山伊坎醫(yī)學院助理教授CherylCorcoran表示。

證明了自然語言處理程序能有效提取精神失調者的語義語法特征后,研究者將目光瞄準了非英語母語群體。他們計劃下一步在其他語言中驗證程序的有效性,找出相關的變量。

除了語言之外,動作也是心理學家診斷和治療心理疾病的主要數(shù)據來源。Corcoran提到,現(xiàn)在一些創(chuàng)新性的計算機程序能把復雜的動作簡化成語言一樣的特征。借助人工智能程序,收集和分析這些數(shù)據便捷廉價,未來可能廣泛應用于精神病學等醫(yī)學領域。

 

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