由于人工智能的进步，计算机现在可以帮助医生诊断疾病，并监测数百英里外患者的生命体征。
现在，Kuboulder的研究人员正在努力通过基于语音的移动应用程序将机器学习应用于精神病学，该应用程序可以对患者的心理健康进行分类，甚至比人类更好。
“我们永远不会试图取代临床医生，”彼得福尔茨说，他是认知科学研究所的研究教授，也是《精神分裂症通报》上一篇新论文的合著者。这本书提出了人工智能在精神病学中的前景和潜在陷阱。“但我们相信，我们可以创造工具，使他们能够更好地监测患者。”
近五分之一的美国成年人患有精神疾病，许多人在偏远地区缺乏精神病医生或心理学家。其他人负担不起经常去看临床医生，他们没有时间或机会去诊所。
论文合著者BritaElvev指出，即使患者偶尔就诊，治疗师的诊疗方案很大程度上取决于患者的谈话内容，这是一种主观且不可靠的古老方法。挪威罗姆大学的神经科学家。
埃尔维沃格说：“人类并不完美。他们可能会分心，有时会错过微妙的语音提示和警告信号。”"不幸的是，精神健康没有客观的血液测试."
为了追求这种验血的AI版，elvev og和Foltz联合开发了机器学习技术，可以检测语音的日常变化，指示心理健康的下降。
例如，不遵循逻辑模式的句子可能是精神分裂症的关键症状。或者音调或节奏的变化可能表明躁狂或抑郁。记忆力减退可能是认知和心理健康问题的征兆。
福尔茨说：“语言是检测患者心理状态的关键方式。”“有了移动设备和AI，我们可以每天跟踪患者并监控这些细微的变化。"
新的移动应用程序要求患者通过手机回答问题5-10分钟。
在其他任务中，他们被问及自己的情绪状态，讲一个小故事，听一个故事并重复，并进行一系列触摸和滑动的运动技能测试。
他们与CU Boulder的计算机科学研究生切尔西钱德勒(Chelsea Chandler)和其他同事合作，开发了一个AI系统，可以评估这些语音样本，将其与同一名患者、更广泛的人群和以前的样本进行比较，并评估患者的精神状态。
在最近的一项研究中，研究小组要求人类临床医生倾听并评估225名参与者的声音样本，其中一半人患有严重的精神疾病。一半的健康志愿者——在路易斯安那州农村和挪威北部。然后，他们将这些结果与机器学习系统的结果进行了比较。
福尔茨说：“我们发现计算机的AI模型至少可以和临床医生一样精确。”
有一天，他和他的同事们想象，他们正在为精神病学开发的人工智能系统可能与治疗师和患者在一个房间里，提供其他数据驱动的见解，或者作为严重精神疾病患者的远程监控系统。
如果应用程序检测到令人担忧的变化，它可以通知患者的医生登机。
福尔茨说：“患者通常需要接受训练有素的专业人员的频繁临床访谈，以监测患者的病情，避免昂贵的急救护理和不幸事件。”“但根本没有足够的临床医生来做这件事。”
福尔茨曾帮助开发基于人工智能的论文评分技术并将其商业化，该技术现在已被广泛使用。
在他们的新论文中，研究人员呼吁进行大规模研究来证明其有效性并赢得公众信任，然后人工智能技术被广泛应用于精神病学的临床实践。
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