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人工智慧如何改變精神病學?「研究速遞」

由於人工智慧的進步,計算機現在可以幫助醫生診斷疾病,並幫助監測數百公里之外的患者的生命體征。人工智慧在精神病學領域的迅速普及,有一種「狂野西部」(wild west)的味道。

現在,科羅拉多大學博爾德分校(CU Boulder)的研究人員正致力於將機器學習應用於精神病學,他們開發了一款基於語音的移動應用程序,可以對患者的精神健康狀況進行分類,甚至比人類做得更好。

認知科學研究所(Institute ofCognitive Science)的Peter Foltz教授表示:「我們絕不試圖取代臨床醫生,但我們相信,我們可以創造出工具,讓他們更好地監控患者。」 Foltz在Schizophrenia Bulletin上發表了一篇新論文,闡述了人工智慧在精神病學領域的前景和潛在缺陷。

近五分之一的美國成年人患有精神疾病,其中許多人住在偏遠地區,那裡很難找到精神病醫生或心理學家。另一些人負擔不起經常去看醫生,沒有時間,或者不能去看醫生。論文的合著者BritaElvev?g指出,即使是偶爾有患者來訪,治療師的診斷和治療計劃也很大程度上要聽患者的話,這是一種主觀且不可靠的古老方法。人類並不完美。他們可能會分心,有時會錯過細微的語言提示和警告信號。不幸的是,目前還沒有針對心理健康的客觀血液檢查。

語言是心理健康的窗口

為了開發人工智慧版本的血液測試,Elvevag和Foltz合作開發了一種機器學習技術,該技術能夠檢測出暗示心理健康下降的日常語言變化。例如,不符合邏輯模式的句子可能是精神分裂症的一個關鍵癥狀。語調或節奏的變化可能暗示著躁狂或抑鬱。記憶力減退可能是認知和心理健康問題的一個標誌。

「語言是檢測患者精神狀態的關鍵途徑,」Foltz說。「使用移動設備和人工智慧,我們能夠每天跟蹤病人,並監測這些細微的變化。」

這款新的移動應用程序要求患者通過與手機通話來回答5到10分鐘的問題。在其他任務中,他們被問到自己的情緒狀態,被要求講一個小故事,聽一個故事並重複它,並被要求進行一系列的觸摸和滑動運動技能測試。

研究者還開發了一種人工智慧系統,可以評估這些語音樣本,將它們與同一患者和更廣泛人群之前的樣本進行比較,並對患者的精神狀態進行評估。在最近的一項研究中,研究小組要求臨床醫生聆聽並評估225名參與者的語音樣本——其中一半患有嚴重的精神疾病,一半健康志願者。然後他們將這些結果與機器學習系統的結果進行了比較。

Foltz說:「我們發現計算機的人工智慧模型至少可以和臨床醫生一樣精確。」他和他的同事們設想有一天,他們為精神病學開發的人工智慧系統,可以與治療師和病人一起在房間里提供額外的見解,或作為一個遠程監控系統為嚴重精神疾病患者服務。如果應用程序檢測到令人擔憂的變化,它會通知患者的醫生進行檢查。

Foltz說:「患者通常需要接受專業人員的臨床訪問,以監控患者的病情,來避免昂貴的急診護理和不幸的事件發生。但現實是,根本沒有足夠的臨床醫生來做到這一點。」

研究意義

一種跨學科的方法具有技術性和複雜性,但似乎產生了令人共鳴的結果。這些研究很難進行審查,因為這些方法通常是不透明的,而且很難找到合適的審查者組合。如果沒有一個嚴格的框架來評估這類研究,從而培養可信度,那麼這個問題只會變得更加複雜。

因此,新研究討論了該領域迫切需要開發一個框架來評估複雜的方法論,以使該過程得以誠實,公正,科學和準確地完成。然而,評估是一個複雜的過程,因此研究者關注三個問題,即可解釋性、透明性和可概括性,這對於確定在精神病學中使用人工智慧的可行性至關重要。研究者討論了如何定義這三個問題,以幫助建立一個框架,確保可信性,但結果顯示了定義的難度,因為這些術語在醫學,計算機科學和法律中具有不同的含義。最後研究者得出結論,重要的是開始討論,這樣就可以呼籲對此採取政策,並且社區在審查此類模型的臨床應用時要格外小心。

Foltz此前曾幫助開發和商業化一種基於人工智慧的論文評分技術,目前該技術已得到廣泛應用。在他們的新論文中,研究人員呼籲進行更大規模的研究,以證明人工智慧技術的有效性並贏得公眾信任,然後才能將其廣泛應用於精神病學的臨床實踐。

他們寫道:「圍繞人工智慧的奧秘並沒有培養可信賴性,而這在應用醫療技術時是至關重要的。我們不是尋找機器學習模型來成為醫學領域的最終決策者,我們應該利用機器擅長的事情來解放人類,讓人類去做他們擅長的事情。」

參考文獻

Chelsea Chandler et al, Using Machine Learning in Psychiatry: The Need to Establish a Frame work That Nurtures Trust worthiness, Schizophrenia Bulletin (2019). DOI:10.1093/schbul/sbz105

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