抑郁癥可以表現(xiàn)為多種不同的癥狀，從“精力喪失”到“猶豫不決”——這是一種寬泛的標準，使得這種情況很難在高度確定的情況下診斷出來。
現(xiàn)在，麻省理工學院計算機科學和人工智能實驗室的研究人員正在研究一種算法，可以消除這種猜測。他們使用了142個病人的文本和音頻數(shù)據(jù)——其中30個已經(jīng)被診斷出患有抑郁癥——來培訓一種機器學習算法，以便在語音中觀察抑郁癥的跡象。
說話語氣
值得注意的是，研究人員檢測了患者的語氣，而不僅僅是他們使用的特定詞語。這項技術(shù)使得模型出奇地精確:它能夠識別出被診斷為抑郁癥的受試者，成功率為77%。
但在我們繼續(xù)將人工智能作為診斷現(xiàn)實世界中的精神障礙的工具之前，我們必須對這些結(jié)果持保留態(tài)度。
AI療法
盡管聊天機器人最近開始幫助人們應對抑郁癥，但它們無法取代人類治療師，至少目前如此。
有太多的變量，雖然77%聽起來很有希望，一個假陽性可能會引起嚴重的道德?lián)鷳n。例如，人工智能診斷工具可能落入壞人之手——比如你的雇主或保險公司。
但研究人員對他們的機器學習模型檢測抑郁癥的能力持現(xiàn)實態(tài)度。他們沒有取代人類治療師，而是將其視為臨床醫(yī)生的一個工具。
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