基于人工智能的言語評(píng)估方法如何提供創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙診斷？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，它常常得不到診斷。然而，新技術(shù)可以提供幫助，因?yàn)樗褂萌斯ぶ悄軄砼袛嗄橙耸欠窕加袆?chuàng)傷

基于人工智能的言語評(píng)估方法如何提供創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙診斷？

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，它常常得不到診斷。然而，新技術(shù)可以提供幫助，因?yàn)樗褂萌斯ぶ悄軄砼袛嗄橙耸欠窕加袆?chuàng)傷后應(yīng)激障礙-基于他們的語言。

目前，該病的診斷通常是基于患者的自我報(bào)告或臨床訪談。這兩種方法都是主觀的，因?yàn)樗鼈兪艿讲∪嘶蜥t(yī)生偏見的影響。有鑒于此，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)。

由Charles R.marmar博士領(lǐng)導(dǎo)，他們首先記錄了對(duì)53名被診斷為創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙的伊拉克和阿富汗退伍軍人以及78名沒有被診斷為創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙的退伍軍人的診斷訪談。然后，所有的錄音都用Sri國際公司開發(fā)的語音軟件進(jìn)行處理，以收集“簡短對(duì)話”中捕獲的40526個(gè)基于語音的特征。

然后使用被稱為隨機(jī)森林算法的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來分析所有這些“簡短對(duì)話”，并教他們哪些語音特征與創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙有關(guān)。該研究最終確定了18個(gè)因素，如不清楚的語言和“無生命的，金屬的音調(diào)”，作為疾病的有力指標(biāo)——可能是因?yàn)閯?chuàng)傷事件改變了處理情緒和肌肉張力的大腦回路。

然后，當(dāng)系統(tǒng)使用“學(xué)到的”來猜測受訪者是否患有PTSD時(shí)，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)練這個(gè)系統(tǒng)，以提高精確度。

“語音是自動(dòng)診斷系統(tǒng)中一個(gè)很有吸引力的候選應(yīng)用，可能是未來PTSD智能手機(jī)應(yīng)用的一部分，因?yàn)樗梢粤畠r(jià)、遠(yuǎn)程和非侵入性地測量，”助理教授、研究論文第一作者亞當(dāng)D.布朗教授說。這篇論文發(fā)表在周一的《抑郁與焦慮》雜志上。