IBM 研究团队用人工智能预测精神疾病，准确率高达 83%

IBM的计算精神病学和神经成像研究小组一直在研究如何利用机器学习预测人类罹患精神疾病的风险。日前，他们刚刚公布了最新的研究成果，研究结果表明，AI对于精神疾病的评估具有重大价值。

基于2015年发表的研究成果，IBM团队用人工智能算法分别对59名受试者的语言模式进行了追踪和分析。受试者参加了一项访谈测试，访谈的记录依据词性不同被逐个拆解，然后对句子的连贯性进行评分。机器算法则根据他们的语言模式判断哪些人有罹患精神疾病的风险。

受试者中有19人在两年内患上了精神疾病，其余40人则一切正常，算法预测的准确率高达83%。这套算法还能够区分近期罹患精神疾病的人群与正常人群的语言模式，并且准确率达到了72%。研究人员发现，那些有患病风险的人说话时较少使用物主代词，说出的句子也不那么连贯。

虽然这项研究目前还在进行，但它表明人工智能在预测精神疾病方面也许是一种非常有效的工具，尤其是在专业精神卫生人员比较短缺的情况下，将发挥非常重要的作用。

“我们相信这是在为心理健康从业者开发工具的道路上迈出的重要一步，有了这个工具，护理者和患者就能够在诊所以外的地方进行精神疾病评估了。”这项研究的作者Guillermo Cecchi在一篇博客文章中说道。

Cecchi表示，提前预测到患者未来几年的精神风险，有助于医护人员更好地分配资源，提供更好的精神护理。

这项研究最近发表在了《世界精神病学》杂志上，Cecchi表示，未来该研究小组还将分享更多关于其他精神健康状况的研究，包括抑郁症、阿尔茨海默病、帕金森病和慢性疼痛等。

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