在一種流行的應(yīng)用文化中，研究人員探索可以將人工智能帶入精神病學(xué)診斷實(shí)踐的機(jī)器學(xué)習(xí)或許并不奇怪。

科羅拉多大學(xué)博爾德分校認(rèn)知科學(xué)研究所的研究教授彼得·福爾茲(Peter Foltz)是《精神分裂癥簡報(bào)》中的一篇新論文的合著者，該論文闡述了人工智能在精神病學(xué)方面的潛在收益和可能的弊端。

而且，與挪威特羅姆瑟大學(xué)的認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)家BritaElvevåg的合著者一樣，F(xiàn)oltz致力于通過基于語音的移動(dòng)應(yīng)用程序?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)(人工智能的一部分)應(yīng)用于精神病學(xué)，該應(yīng)用程序可以對人的心理健康狀況進(jìn)行分類與人類臨床醫(yī)生一樣好，甚至更好。

佛爾茲說：“目標(biāo)不是取代臨床醫(yī)生的工作。”“目標(biāo)是能夠?yàn)樗麄兲峁└玫墓ぞ?，以幫助他們獲取有關(guān)患者的更多信息。”

Foltz說，他和Elvevåg幾年前在一次會議上見面，他在會議上發(fā)表有關(guān)如何使用技術(shù)分析語言連貫性的演講，她正在美國國家精神衛(wèi)生研究所進(jìn)行精神分裂癥的研究。

她說，他引用了福爾茲的工作，“嘿，這可以用于檢測嚴(yán)重的精神疾病嗎?”福爾茲回憶說。“而且我說'我一直想這樣做，但我沒有數(shù)據(jù)。'她說她有數(shù)據(jù)。從那時(shí)起，我們開始合作。”

根據(jù)國家心理健康聯(lián)盟的數(shù)據(jù)，美國每年有五分之一的成年人患有精神疾病。對于其中許多人來說，由于他們生活在偏遠(yuǎn)地區(qū)或在獲得無障礙親自護(hù)理方面遇到其他障礙，因此可能無法獲得臨床醫(yī)生的幫助。

另外，當(dāng)患者確實(shí)要面對面預(yù)約時(shí)，治療師的診斷和治療計(jì)劃主要基于聽取患者的談話，這可能是主觀的且不可靠的，根據(jù)Elvevåg的說法。

“人類并不完美。他們會分心，有時(shí)會錯(cuò)過微妙的語音提示和警告信號。”埃爾維瓦格在一份聲明中說。“不幸的是，沒有用于心理健康的客觀血液檢查。”

Foltz和Elvevåg共同開發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，該技術(shù)能夠檢測語音的日常變化，這些變化可能暗示著心理健康狀況的惡化，例如言語不連貫或沒有遵循邏輯模式的句子，這可能是精神分裂癥的癥狀。語氣變化，甚至步調(diào)變化，可能表明躁狂或抑郁。

Foltz說：“在我們的案例中，它是在比較精神疾病患者的語言與非精神疾病患者的語言時(shí)，學(xué)習(xí)如何表征語言以及人們怎么說。”

“我們正在考慮的問題之一是，您如何設(shè)置可以更好地對患者進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控的方法，他們不必去辦公室，而且在有病時(shí)，他們?nèi)匀豢梢蕴嵝雅R床醫(yī)生有跡象表明患者可能需要幫助或跟進(jìn)?”

Foltz和Elvevåg與CU Boulder的計(jì)算機(jī)科學(xué)研究生切爾西·錢德勒(Chelsea Chandler)以及其他同事合作，開發(fā)了一種AI系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以評估語音樣本并將其與同一患者以及更廣泛人群的先前樣本進(jìn)行比較。根據(jù)新聞稿，它然后評估患者的精神狀態(tài)。

在最近的一項(xiàng)研究中，研究人員要求人類臨床醫(yī)生在路易斯安那州農(nóng)村和挪威北部的225名參與者(其中一半患有嚴(yán)重的精神病，另一半是健康志愿者)的語音樣本，然后對其進(jìn)行評估。然后，他們將這些結(jié)果與機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的結(jié)果進(jìn)行了比較。

研究人員發(fā)現(xiàn)，計(jì)算機(jī)的AI模型至少可以和臨床醫(yī)生一樣準(zhǔn)確。

Foltz表示，出于保守，“我認(rèn)為要確定如何最好地獲得可廣泛應(yīng)用于大眾并與臨床實(shí)踐相適應(yīng)的應(yīng)用程序還有很多工作要做。因此，我說這是大約五年或更多年的時(shí)間，然后才可以開始臨床使用該應(yīng)用程序。

他補(bǔ)充說：“但我認(rèn)為我們正在指明方向。”“我們正在展示我們現(xiàn)在可以朝那個(gè)方向前進(jìn)”

精神分裂癥通報(bào)中的Chandler-Foltz-Elvevåg論文題為“在精神病學(xué)中使用機(jī)器學(xué)習(xí)：建立建立可信賴性的框架的需求”，強(qiáng)調(diào)在AI可以在日常精神病學(xué)中發(fā)揮作用之前還需要做更多的工作。

Foltz說：“我們正在努力建立一些方法，以開發(fā)和評估將人工智能應(yīng)用于精神病學(xué)領(lǐng)域的有效性和適當(dāng)性。”