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人工智能在精神病學(xué)的應(yīng)用,能比人類更好

汽車玩家 ? 來源:大話精神 ? 作者:大話精神 ? 2019-11-18 11:18 ? 次閱讀

由于人工智能的進(jìn)步,計(jì)算機(jī)現(xiàn)在可以幫助醫(yī)生診斷疾病,并幫助監(jiān)測(cè)數(shù)百公里之外的患者的生命體征。人工智能在精神病學(xué)領(lǐng)域的迅速普及,有一種“狂野西部”(wild west)的味道。

現(xiàn)在,科羅拉多大學(xué)博爾德分校(CU Boulder)的研究人員正致力于將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于精神病學(xué),他們開發(fā)了一款基于語音的移動(dòng)應(yīng)用程序,可以對(duì)患者的精神健康狀況進(jìn)行分類,甚至比人類做得更好。

認(rèn)知科學(xué)研究所(Institute ofCognitive Science)的Peter Foltz教授表示:“我們絕不試圖取代臨床醫(yī)生,但我們相信,我們可以創(chuàng)造出工具,讓他們更好地監(jiān)控患者。”Foltz在Schizophrenia Bulletin上發(fā)表了一篇新論文,闡述了人工智能在精神病學(xué)領(lǐng)域的前景和潛在缺陷。

近五分之一的美國成年人患有精神疾病,其中許多人住在偏遠(yuǎn)地區(qū),那里很難找到精神病醫(yī)生或心理學(xué)家。另一些人負(fù)擔(dān)不起經(jīng)常去看醫(yī)生,沒有時(shí)間,或者不能去看醫(yī)生。論文的合著者BritaElvev?g指出,即使是偶爾有患者來訪,治療師的診斷和治療計(jì)劃也很大程度上要聽患者的話,這是一種主觀且不可靠的古老方法。人類并不完美。他們可能會(huì)分心,有時(shí)會(huì)錯(cuò)過細(xì)微的語言提示和警告信號(hào)。不幸的是,目前還沒有針對(duì)心理健康的客觀血液檢查。

語言是心理健康的窗口

為了開發(fā)人工智能版本的血液測(cè)試,Elvevag和Foltz合作開發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),該技術(shù)能夠檢測(cè)出暗示心理健康下降的日常語言變化。例如,不符合邏輯模式的句子可能是精神分裂癥的一個(gè)關(guān)鍵癥狀。語調(diào)或節(jié)奏的變化可能暗示著躁狂或抑郁。記憶力減退可能是認(rèn)知和心理健康問題的一個(gè)標(biāo)志。

“語言是檢測(cè)患者精神狀態(tài)的關(guān)鍵途徑,”Foltz說?!笆褂靡苿?dòng)設(shè)備和人工智能,我們能夠每天跟蹤病人,并監(jiān)測(cè)這些細(xì)微的變化。”

這款新的移動(dòng)應(yīng)用程序要求患者通過與手機(jī)通話來回答5到10分鐘的問題。在其他任務(wù)中,他們被問到自己的情緒狀態(tài),被要求講一個(gè)小故事,聽一個(gè)故事并重復(fù)它,并被要求進(jìn)行一系列的觸摸和滑動(dòng)運(yùn)動(dòng)技能測(cè)試。

研究者還開發(fā)了一種人工智能系統(tǒng),可以評(píng)估這些語音樣本,將它們與同一患者和更廣泛人群之前的樣本進(jìn)行比較,并對(duì)患者的精神狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估。在最近的一項(xiàng)研究中,研究小組要求臨床醫(yī)生聆聽并評(píng)估225名參與者的語音樣本——其中一半患有嚴(yán)重的精神疾病,一半健康志愿者。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。

Foltz說:“我們發(fā)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的人工智能模型至少可以和臨床醫(yī)生一樣精確。”他和他的同事們?cè)O(shè)想有一天,他們?yōu)榫癫W(xué)開發(fā)的人工智能系統(tǒng),可以與治療師和病人一起在房間里提供額外的見解,或作為一個(gè)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)為嚴(yán)重精神疾病患者服務(wù)。如果應(yīng)用程序檢測(cè)到令人擔(dān)憂的變化,它會(huì)通知患者的醫(yī)生進(jìn)行檢查。

Foltz說:“患者通常需要接受專業(yè)人員的臨床訪問,以監(jiān)控患者的病情,來避免昂貴的急診護(hù)理和不幸的事件發(fā)生。但現(xiàn)實(shí)是,根本沒有足夠的臨床醫(yī)生來做到這一點(diǎn)?!?/p>

研究意義

一種跨學(xué)科的方法具有技術(shù)性和復(fù)雜性,但似乎產(chǎn)生了令人共鳴的結(jié)果。這些研究很難進(jìn)行審查,因?yàn)檫@些方法通常是不透明的,而且很難找到合適的審查者組合。如果沒有一個(gè)嚴(yán)格的框架來評(píng)估這類研究,從而培養(yǎng)可信度,那么這個(gè)問題只會(huì)變得更加復(fù)雜。

因此,新研究討論了該領(lǐng)域迫切需要開發(fā)一個(gè)框架來評(píng)估復(fù)雜的方法論,以使該過程得以誠實(shí),公正,科學(xué)和準(zhǔn)確地完成。然而,評(píng)估是一個(gè)復(fù)雜的過程,因此研究者關(guān)注三個(gè)問題,即可解釋性、透明性和可概括性,這對(duì)于確定在精神病學(xué)中使用人工智能的可行性至關(guān)重要。研究者討論了如何定義這三個(gè)問題,以幫助建立一個(gè)框架,確保可信性,但結(jié)果顯示了定義的難度,因?yàn)檫@些術(shù)語在醫(yī)學(xué),計(jì)算機(jī)科學(xué)和法律中具有不同的含義。最后研究者得出結(jié)論,重要的是開始討論,這樣就可以呼吁對(duì)此采取政策,并且社區(qū)在審查此類模型的臨床應(yīng)用時(shí)要格外小心。

Foltz此前曾幫助開發(fā)和商業(yè)化一種基于人工智能的論文評(píng)分技術(shù),目前該技術(shù)已得到廣泛應(yīng)用。在他們的新論文中,研究人員呼吁進(jìn)行更大規(guī)模的研究,以證明人工智能技術(shù)的有效性并贏得公眾信任,然后才能將其廣泛應(yīng)用于精神病學(xué)的臨床實(shí)踐。

他們寫道:“圍繞人工智能的奧秘并沒有培養(yǎng)可信賴性,而這在應(yīng)用醫(yī)療技術(shù)時(shí)是至關(guān)重要的。我們不是尋找機(jī)器學(xué)習(xí)模型來成為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的最終決策者,我們應(yīng)該利用機(jī)器擅長(zhǎng)的事情來解放人類,讓人類去做他們擅長(zhǎng)的事情。”

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