AI时代:借助分析声音诊断PTSD,诊断准确率高达89%
来自纽约大学医学院的研究人员开发了一种AI工具,运用一个特殊设计的计算机程序分析退伍军人的声音特征,可以帮助诊断创伤后应激障碍(PTSD)。这项研究4月22日发表于《抑郁与焦虑》(《Depression and Anxiety》)杂志上。人工智能可以通过分析受试者的声音特征准确分辨其是否罹患PTSD,诊断准确率高达89%。
Lucius N. Littauer教授和纽约大学医学院精神病学系主任及高级研究员Charles R. Marmar表示:“我们的研究结果表明,基于言语特征可用于诊断PTSD,并且经过进一步的改进和验证,在不久的将来这项技术有望应用于临床工作中。”
压力和创伤后应激障碍(PTSD)相关的大脑区域
全世界超过70%的成年人在其一生中的某个阶段经历过创伤事件,在一些贫困国家中,高达12%的人罹患PTSD。当触发事件发生时,这些人会经历强烈持久的痛苦。
这项研究的作者说,PTSD的诊断通常是通过临床访谈或自我评估报告来确定的,这些评估本身就容易产生偏倚。这使得探寻像实验室指标等客观、可测量的生理标记物成为研究者们努力发展的方向,但其进展缓慢。
AI如何学习
在该研究中,研究团队使用统计机器学习方法,也就是随机森林算法。借助这种方法,AI可以“学习”如何根据实例对不同个体进行分类。依据此种模型构建的“决策”规则和数学模型会随着训练数据量的增加,提高其决策的准确度。
研究人员首先选取了53名参加了伊拉克和阿富汗战争后罹患军事行动相关的PTSD的退伍军人以及78名没有这种疾病的退伍军人作为研究对象,记录了长达数小时称为临床用PTSD诊断量表(CAPS)的标准化诊断访谈过程。
这些录音随后被录入曾开发过语音助手Siri的SRI国际公司的语音软件中。通过访谈过程的瞬时的情绪爆发点,该团队的人工智能程序通过一定模式,筛选产生了40,526个基于言语的特定模式。
之后,使用随机森林的算法将特定的语音模式与PTSD相关联,其中包括不太清晰的语音和没有生气和活力的语音语调,这两种语言特征模式都曾被认为有助于诊断PTSD。
虽然目前的研究没有探索到造成PTSD背后的疾病机制,但理论上认为创伤事件改变了处理情绪和肌张力的大脑回路,而这可能会影响一个人的声音。
展望未来
对于未来,该研究团队计划让AI语音工具进行更多数据学习,在独立样本上进一步验证,并申请政府批准临床使用该工具。
纽约大学医学院精神病学系兼职助理教授Adam Brown解释说道,“语音是一种极佳的研究工具,可用于自动诊断系统,并且因为它可以廉价、远程和非侵入性地被测量得到,其未来可能作为PTSD检测智能APP的一部分。”
“目前PTSD检测研究中使用的语音分析技术属于我们的语音分析平台SenSay Analytics™所涉及的功能范围,”SRI International语音技术与研究(STAR)实验室主任Dimitra Vergyri说。“软件分析单词并结合语音的频率、节奏、语气和发音特征,进而推断说话者的状态,包括情感、情绪、认知、健康、心理健康和沟通质量。该技术已参与像Oto,Ambit和Decoded Health这样的新兴产业的一系列工业应用中。”
关于PTSD
创伤后应激障碍( PTSD)是指个体经历、目睹或遭遇到一个或多个涉及自身或他人的实际死亡,或受到死亡的威胁,或严重的受伤,或躯体完整性受到威胁后,所导致的个体延迟出现和持续存在的精神障碍。PTSD的发病率报道不一,女性比男性更易发展为PTSD。
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