麻省理工研發(fā)人工智能模型可從會話中診斷抑郁癥

發(fā)布:cyqdesign 2018-09-02 13:21 閱讀:2157
醫(yī)生診斷抑郁癥通常會問病人一些具體的問題,比如情緒、精神疾病、生活方式和個(gè)人病史等,然后根據(jù)做出的答案進(jìn)行診斷。如今,麻省理工學(xué)院(MIT)的研究人員建立了一個(gè)人工智能模型,可以在不需要回答這些特定問題的情況下,根據(jù)人們的自然會話和寫作風(fēng)格來判斷他們是否患有抑郁。 Vc52s+7=8  
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據(jù)該項(xiàng)目的首席研究員圖卡·阿爾哈奈說,“一個(gè)人是快樂的、興奮的、悲傷的,或者有一些嚴(yán)重的認(rèn)知狀況,比如抑郁,我們得到的第一個(gè)暗示就是通過他們的語言。如果要想部署抑郁檢測模型……希望對正在使用的數(shù)據(jù)進(jìn)行最小化約束,那就嘗試在任何常規(guī)的對話中使用它,讓模型從自然的交互中獲得個(gè)體的狀態(tài)! cevV<Wy+  
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研究人員將這種模型稱為“上下文無關(guān)”,因?yàn)樵诳梢员粏柕膯栴}類型或?qū)⒈徊檎业捻憫?yīng)類型中沒有約束。研究人員使用一種被稱為序列建模的技術(shù),從與抑郁者和非抑郁者的對話中輸入模型文本和音頻。隨著序列的累積,模式就出現(xiàn)了,比如“sad”或“down”等詞的自然使用,以及更平更單調(diào)的音頻信號。 &Y>~^$`J  
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阿爾哈奈說:“這個(gè)模型能觀察到一系列的詞匯或說話方式,并確定這些模式更可能出現(xiàn)在抑郁或不抑郁的人身上!薄叭缓,如果它在新受試者身上看到同樣的序列,就能預(yù)測他們是否也會抑郁。”在測試中,該模型識別抑郁癥的成功率達(dá)到77%,超過了幾乎所有其他模型——其中大多數(shù)依賴于高度結(jié)構(gòu)化的問題和答案。 ~R?dDL  
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研究團(tuán)隊(duì)稱,這個(gè)模型是將成為臨床醫(yī)生的一個(gè)有用的工具,因?yàn)槊總(gè)病人說話都不一樣!叭绻P涂吹搅俗兓苍S它會成為醫(yī)生診斷的證據(jù),”共同研究員詹姆斯·格拉斯說!霸谖磥,該模型還可以為移動應(yīng)用程序提供動力,這些應(yīng)用程序可以監(jiān)控用戶的文本和語音,以備精神困擾,并發(fā)送警報(bào)。這對于那些由于距離、費(fèi)用或缺乏對可能出現(xiàn)問題的認(rèn)識而無法找到臨床醫(yī)生進(jìn)行初步診斷的人來說尤其有用。” ({_:^$E\  
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研究人員還打算在更多患有其他認(rèn)知疾病(如癡呆癥)的受試者身上測試這些方法。阿爾哈奈說:“這并不是檢測抑郁癥,而是一個(gè)類似的概念,從日常語音信號來判斷一個(gè)人是否有認(rèn)知障礙。”
關(guān)鍵詞: 人工智能
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