分析你說話，AI就能診斷精神疾病，準確率達83%

「神經病啊 我不要面子啊！」

無意的一句話，既有Diss又不失幽默，發揮的正是語言的魅力。語言是一種迷人的工具，人們利用它彼此交流並分享觀點。一般來講，如果語言清晰準確且運用得當，即可激起交流對象的共鳴。

與此同時，語言亦被精神病學家們用於評估病人是否存在特定精神疾病或精神障礙（包括精神分裂症）。以往，這類評估通常要求具備訓練有素的專業人員以及適當的配合性設施。

然而，IBM Research的計算精神病學與神經影像學團隊已經吸引到全球各大高校的參與。

言語之間，AI就能診斷精神障礙

他們共同開發出一套人工智慧系統，能夠以相對精確的方式預測精神病患者的發作機率，同時克服上述客觀層面的評估障礙。目前，這套精神病預測AI方案已經被發表在《世界精神病學》雜誌上。

該團隊立足於2015年IBM的研究發現，並證明利用AI技術模擬判斷，後續發展為精神病的高風險潛在患者在語言模式中差異的可能性。更具體地講，他們利用自然語言處理（簡稱NLP）技術，分別對「語言貧乏」與「思維跳躍」這兩類概念進行量化，從而檢查對方在句法複雜性與語義連續性方面的實際表現。

他們的AI成果以一小時為周期，全程追蹤在研究人員引導下精神病人的語言表達模式。

IBM Research首席研究員兼計算精神病學與神經影像團隊主管Guillermo Cecchi在接受採訪時表示，「在我們的研究當中，我們能夠構建起一套預測模型，其手動評分準確率達到80%，但自動化特徵提取的準確率則高達100%。」

對於新研究，研究員決定在患者群體當中進行一輪不同於以往的語言表達測試：對剛剛閱讀的故事進行複述。Cecchi指出，通過利用提取自2015年研究中得出的知識對這套精神病預測AI進行訓練，其能夠順利為患者的語言表達模式建立起回顧性模型。

事實上，在這次研究試驗中，這套系統能夠以83%的準確率對精神病患者的最終發病率作出預測。如果利用其對原有研究內的病患資料進行分析，則其判斷準確率也可達到79%。

IBM的研究人員們認為，這套精神病預測AI最終將給精神健康從業者及病患帶來巨大幫助。正如Cecchi在2017年的IBM Research研究報告中所指出，傳統的患者評估方法往往非常主觀。但是，利用AI及機器學習技術作為計算精神病學工具，將能夠消除這種主觀性，同時提升作出準確評估的機率。

不僅如此，AI還被用來診斷抑鬱症

這項新研究只是IBM Research計算精神病學研究工作的一部分。

早在2017年，Cecchi的團隊就與艾伯塔大學的研究人員們合作，在IBM Alberta高級研究中心內進行了一項研究。這項工作將神經影像學技術與人工智慧相結合，通過分析病患的大腦掃描圖來預測精神分裂症的發病可能性。

至於這項新研究，Cecchi認為這可能將成為向更廣泛的公眾提供精神評估服務的一項重要基礎，並終將改善精神病的發病診斷以及治療成效。

就像Cecchi所述的那樣，這套系統最大的好處在於便利——無需專業人員或者精密設備的輔助，只需要將音頻樣本發送給精神病預測AI，即可完成遠程評估。這意味著更為稀缺的診斷資源將被用於那些發病機率更高的潛在精神病患者。

當然，這套研究方案並不限於精神病診斷領域。Cecchi表示「其它病症同樣可以採用類似的診斷方法——例如抑鬱症。

事實上，IBM的研究人員們已經開始探索計算精神病學的發展潛力，以幫助診斷及治療其它疾病，包括抑鬱症、帕金森病以及阿爾茨海默病，甚至是其它一些慢性疼痛病症。」

這都是AI在醫療中的應用。隨著這些先進系統逐步被主流群體所接納，未來將迎來全新的醫療時代，能夠隨時隨地為任何人提供最佳診斷與治療服務。

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