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大家好，我是心理書(shū)單 今天要說(shuō)的是：AI與抑郁癥 抑郁癥作為一種常見(jiàn)的精神疾病，對(duì)個(gè)人和社會(huì)都帶來(lái)了沉重的負(fù)擔(dān)。全球有多達(dá)數(shù)億人受到抑郁癥的影響，其高發(fā)病率、高復(fù)發(fā)率、高致殘率和高致死率使其成為全球疾病負(fù)擔(dān)的主要問(wèn)題之一。傳統(tǒng)的抑郁癥診斷方法主要依賴(lài)于心理醫(yī)生的訪談和心理評(píng)定量表。下圖為抑郁癥診斷流程。考納斯理工大學(xué)（KTU）的研究人員開(kāi)發(fā)了一種根據(jù)言語(yǔ)和大腦神經(jīng)活動(dòng)協(xié)助識(shí)別抑郁癥的人工智能（AI）模型。這種多模式方法結(jié)合了兩種不同的數(shù)據(jù)源，可以更準(zhǔn)確、更客觀地分析一個(gè)人的情緒狀態(tài)，為抑郁癥診斷的新階段打開(kāi)了大門(mén)。他們發(fā)現(xiàn)，雖然以前很多抑郁癥診斷研究都是只看一種數(shù)據(jù)，但這種新的多模式方法能夠更全面地了解一個(gè)人的情緒狀態(tài)。 這種結(jié)合了語(yǔ)音和大腦活動(dòng)數(shù)據(jù)診斷方法對(duì)抑郁癥準(zhǔn)確率達(dá)到了97.53%，明顯優(yōu)于其他方法。KTU博士生Musyyab Yousufi表示，“雖然人們認(rèn)為面部表情可能會(huì)更多地揭示一個(gè)人的心理狀態(tài)，但這是很容易被證偽的數(shù)據(jù)。我們選擇聲音是因?yàn)樗梢晕⒚畹亟沂疽环N情緒狀態(tài)，而診斷會(huì)影響說(shuō)話(huà)的節(jié)奏、語(yǔ)調(diào)和整體能量?！?/span> 語(yǔ)音作為人體狀態(tài)和心理的綜合反應(yīng)，與說(shuō)話(huà)人的情緒密切相關(guān)。研究發(fā)現(xiàn)，抑郁癥患者的語(yǔ)音特征存在顯著改變，如聲音低沉、語(yǔ)速緩慢、音調(diào)低、停頓時(shí)間長(zhǎng)等。這些語(yǔ)音特征可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行提取和分析，用于抑郁癥的輔助診斷。利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)抑郁癥患者的語(yǔ)音特征進(jìn)行識(shí)別，通過(guò)提取韻律特征、共振峰特征、頻譜特征和聲源特征等，構(gòu)建分類(lèi)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)抑郁癥患者的有效識(shí)別。這種方法不僅具有客觀性，而且能夠大大提高診斷的效率和準(zhǔn)確性。2、基于大腦神經(jīng)活動(dòng)的抑郁癥識(shí)別通過(guò)腦電圖（EEG）等技術(shù)，可以記錄大腦在特定任務(wù)或狀態(tài)下的神經(jīng)活動(dòng)，進(jìn)而分析大腦的功能狀態(tài)和異常。考納斯理工大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的基于語(yǔ)音和大腦神經(jīng)活動(dòng)的多模態(tài)AI模型，該模型結(jié)合了語(yǔ)音和EEG數(shù)據(jù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行特征提取和分類(lèi)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)抑郁癥患者的高精度識(shí)別。研究結(jié)果顯示，該模型對(duì)抑郁癥的診斷準(zhǔn)確率達(dá)到了97.53%，明顯優(yōu)于其他方法。這一成果不僅為抑郁癥的診斷提供了新的工具，也為AI在心理健康領(lǐng)域的應(yīng)用開(kāi)辟了新的路徑。02 人工智能需要學(xué)習(xí)如何證明診斷的合理性 收集的EEG和音頻信號(hào)被轉(zhuǎn)換為頻譜圖，使數(shù)據(jù)可視化。應(yīng)用特殊的噪聲濾波器和預(yù)處理方法使數(shù)據(jù)無(wú)噪點(diǎn)、且具有可比性，并使用改進(jìn)的DenseNet-121深度學(xué)習(xí)模型來(lái)識(shí)別圖像中的抑郁跡象。每個(gè)圖像反射信號(hào)隨時(shí)間變化。腦電圖顯示了大腦活動(dòng)的波形，聲音顯示了頻率和強(qiáng)度分布。 該模型包括一個(gè)自定義分類(lèi)層，該層經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，可以將數(shù)據(jù)分為健康或抑郁人群。然后對(duì)成功的分類(lèi)進(jìn)行評(píng)估，最后評(píng)估應(yīng)用程序的準(zhǔn)確性。 在未來(lái)，這種人工智能模型可以加速抑郁癥的診斷，甚至使其變得遠(yuǎn)程，并降低主觀評(píng)估的風(fēng)險(xiǎn)。這需要進(jìn)一步的臨床試驗(yàn)和對(duì)該計(jì)劃的改進(jìn)。 盡管AI可以通過(guò)分析語(yǔ)言、腦電等數(shù)據(jù)來(lái)推測(cè)人的情感狀態(tài)，但它仍然難以完全理解和體驗(yàn)人類(lèi)的情感，尤其是像抑郁癥這樣復(fù)雜的情感障礙。AI的診斷準(zhǔn)確性在很大程度上依賴(lài)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法的質(zhì)量。如果數(shù)據(jù)不完整、不準(zhǔn)確或存在偏差，AI的診斷結(jié)果可能會(huì)受到影響。此外，AI對(duì)于不同人群、不同文化背景下的抑郁癥患者可能缺乏足夠的適應(yīng)性。在診斷抑郁癥的過(guò)程中，AI需要收集和分析患者的個(gè)人數(shù)據(jù)，這可能會(huì)引發(fā)隱私保護(hù)的問(wèn)題。如何確保患者的數(shù)據(jù)安全和隱私權(quán)益，是AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)需要重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。此外，當(dāng)AI做出錯(cuò)誤的診斷時(shí)，責(zé)任歸屬問(wèn)題變得復(fù)雜。是AI的責(zé)任，還是開(kāi)發(fā)者的責(zé)任，或者是使用AI的醫(yī)生的責(zé)任？這需要在法律上進(jìn)行明確界定。抑郁癥患者往往需要與醫(yī)生進(jìn)行深入的交流和互動(dòng)，以獲得情感上的支持和理解。然而，AI缺乏共情能力，無(wú)法像人類(lèi)醫(yī)生那樣與患者建立情感聯(lián)系。雖然AI可以根據(jù)患者的數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)性化治療方案的制定，但由于它無(wú)法像人類(lèi)醫(yī)生那樣理解患者的情感需求和心理狀態(tài)，因此個(gè)性化治療的深度和廣度可能會(huì)受到限制。人工智能在診斷抑郁癥方面雖然具有一定的潛力，但需要面臨多方面的挑戰(zhàn)。未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和監(jiān)管機(jī)制的完善，AI在抑郁癥診斷領(lǐng)域的應(yīng)用有望得到進(jìn)一步的優(yōu)化和發(fā)展。
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