創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙（PTSD）可能是一個(gè)非常嚴(yán)重的問題，不幸的是，其常常無法被診斷出來。然而，新技術(shù)可以提供幫助，因?yàn)樵摷夹g(shù)使用人工智能來確定某人是否患有創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙 - 基于他們的言語。
目前，通常通過患者自我報(bào)告或在診所中進(jìn)行的訪談來診斷該病癥。這兩種方法都有些主觀，因?yàn)樗鼈兪艿交颊呋蜥t(yī)生偏見的影響?？紤]到這一點(diǎn)，紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院的研究人員著手開發(fā)一個(gè)更客觀的系統(tǒng)。
在Charles R. Marmar博士的帶領(lǐng)下，他們首先記錄了對(duì)已經(jīng)被診斷患有創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙的53名伊拉克和阿富汗退伍軍人進(jìn)行的診斷訪談，以及對(duì)78名未患有這種疾病的退伍軍人進(jìn)行的采訪。然后使用由SRI International開發(fā)的語音軟件處理所有錄音，從而收集了40,526個(gè)基于言語的特征，這些特征是在“短暫的談話”中捕獲的。
然后使用稱為隨機(jī)森林算法的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來分析所有那些“短暫談話”，教導(dǎo)其自身哪些言語特征與PTSD相關(guān)聯(lián)。它最終確定18個(gè)因素，如言語不清晰和“無生氣、金屬色調(diào)”，是這種疾病的強(qiáng)烈指標(biāo) - 這可能是由于創(chuàng)傷事件改變了處理情緒和肌肉張力的大腦回路。
當(dāng)系統(tǒng)隨后使用它所“學(xué)到”的東西來猜測(cè)受訪者是否患有創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙時(shí)，這樣做的準(zhǔn)確率為89％?？茖W(xué)家們現(xiàn)在計(jì)劃使用額外的數(shù)據(jù)來進(jìn)一步訓(xùn)練系統(tǒng)，從而提高準(zhǔn)確率。
“言語是一種有吸引力的候選因素，可用于自動(dòng)診斷系統(tǒng)，可能作為未來PTSD智能手機(jī)應(yīng)用程序的一部分，因?yàn)樗梢粤畠r(jià)、遠(yuǎn)程和非侵入性地進(jìn)行測(cè)量，”該研究論文的第一作者、助理教授Adam D. Brown教授表示。該論文于本周一發(fā)表在《Depression and Anxiety》雜志上。
