用語音識別診斷疾病，這是一款光聽聲音就能判斷 PTSD的AI 機器

PTSD（post-traumatic stress disorder），即創傷後應激障礙，是一種非常常見但卻很難診斷和治療的心理疾病。特別是在確診階段，因為病人對於問題的迴避，以及對於某些問題難以啟齒的狀況，更進一步加大了醫生對其進行治療和引導的難度。

為了解決這一疾病確診中的痛點，近日，來自紐約大學的團隊研發了一種能夠通過語音識別手段來判斷受試者是否患有某些難以識別或者預測疾病的 AI 演算法。特別是針對一些像 PTSD 這樣通過傳統的測試手段難以形成確切判斷的疾病。

Charles Marmar 是紐約大學 Langone 醫學中心的精神科醫生。為了訓練並測試這一演算法，目前他正在收集更多來自戰鬥退伍軍人的語音樣本（退伍軍人，特別是一些經歷或者目睹過戰鬥現場的人，是 PTSD 的高發群體），用以確定 PTSD 患者中一些特有的語音語調特徵。除了 PTSD 之外，據了解，這一演算法還可以通過數據收集，進行創傷性腦損傷和抑鬱症的診斷。

據團隊介紹，在最初的演算法模型中，通過聲音診斷 PTSD 的精確度為 77%。但隨著後期收集數據的增加，團隊表示診斷的精度有望進一步提高。

「當我們獲得更多聲音中的生物和心理數據特徵時，我們診斷和治療也會更加準確，」Marmar 表示。

實際上，「經驗」對於醫生診斷的重要性不言而喻。對於 AI 演算法來說，「經驗」就是數據所能夠接觸和分析到的數據量大小。特別是在精神治療領域，數據的分析更為重要。即便是一些非常有經驗的臨床醫生，確診階段的工作依然充滿挑戰。

就在最近，為了幫助醫生更好地對軍人進行治療，陸軍甚至還推出了行為健康數據門戶，用於幫助診斷 PTSD 和憂鬱症，希望通過這種基於數據的手段和方法來預測士兵是否具有自殺的風險。

此外，為了已確診患者的結果數據報告，他們還啟動了幾個試點進行數據收集。一些行業專家表示，醫療保健領域的領導者需要擴大他們的數據收集工作，以便將更多的行為和社會經濟因素考慮到疾病的誘發因素中。

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