2018-2023年中國人工智能技術(shù)應用行業(yè)深度分析及投資風險預測報告
與早期人工智能相比,新一代人工智能正在全新信息環(huán)境、海量數(shù)據(jù)基礎和持續(xù)演進、不斷豐富的戰(zhàn)略目標的引領下,依托于云計算、大數(shù)據(jù)兩大基礎平臺和機器學習、模式識別和人機交互三大通用技術(shù),...
如今,麻省理工學院(MIT)的研究人員建立了一個人工智能模型,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格來判斷他們是否患有抑郁。
9月2日消息,據(jù)國外媒體報道,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、生活方式和個人病史等,然后根據(jù)做出的答案進行診斷。如今,麻省理工學院(MIT)的研究人員建立了一個人工智能模型,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格來判斷他們是否患有抑郁。
據(jù)該項目的首席研究員圖卡·阿爾哈奈說,“一個人是快樂的、興奮的、悲傷的,或者有一些嚴重的認知狀況,比如抑郁,我們得到的第一個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體的狀態(tài)?!?/p>
研究人員將這種模型稱為“上下文無關”,因為在可以被問的問題類型或?qū)⒈徊檎业捻憫愋椭袥]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。
阿爾哈奈說:“這個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?!薄叭缓螅绻谛率茉囌呱砩峡吹酵瑯拥男蛄?,就能預測他們是否也會抑郁?!痹跍y試中,該模型識別抑郁癥的成功率達到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。
研究團隊稱,這個模型是將成為臨床醫(yī)生的一個有用的工具,因為每個病人說話都不一樣。“如果模型看到了變化,也許它會成為醫(yī)生診斷的證據(jù),”共同研究員詹姆斯·格拉斯說。“在未來,該模型還可以為移動應用程序提供動力,這些應用程序可以監(jiān)控用戶的文本和語音,以備精神困擾,并發(fā)送警報。這對于那些由于距離、費用或缺乏對可能出現(xiàn)問題的認識而無法找到臨床醫(yī)生進行初步診斷的人來說尤其有用?!?/p>
研究人員還打算在更多患有其他認知疾病(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,而是一個類似的概念,從日常語音信號來判斷一個人是否有認知障礙?!?/p>
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