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人工智能可以改善精神病护理
2019年11月15日 由 TGS 发表
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在医学领域，研究人员和医生正在寻找利用人工智能和机器学习来帮助评估和诊断病人的方式方法。在精神病学领域，通常需要与患者进行对话来做出护理决定，因为沟通有利于病人恢复。目前，在心理健康领域，患者与临床医生的互动时间非常少，为了解决这个问题，科罗拉多大学认知科学研究所的研究教授Peter Foltz和他的团队正在开发应用程序。该程序可以记录开放式问题和病人的信息，通过分析说话模式，了解病人的心理状态，收集和分析有关个人精神状态的数据，并将其报告给临床医生。
Peter Foltz表示，他们正在研究如何分析病人的反应。此外，他还特别强调了一件事：有些工具不是为了取代医生或精神病医生而设计的，我们正在开发的工具，只是为了更好的改善精神病护理而已。
在本周发表的一篇新论文中，Peter Foltz和同事概述了他们的工作愿景，他们希望能够建立一种信任的框架，并实现透明性、可解释性和普遍性，将人工智能完美应用于心理健康领域。
何为透明性？人工智能可以是一个黑匣子，任何旨在临床应用的程序，都应该附带有关它是如何构建，以及它是在什么数据上训练的信息。何为可解释性？人工智能如何做出决定，为何做出这种决定。至于普遍性，就是字面上的意思，如果不能广泛应用，开发这种程序的意义也就不大了。为确保普遍性，Peter Foltz希望能在广泛的人群中进行测试，以确保验证程序不是实验室产物，无法落地。
目前取得的成果是，该团队的程序至少可以像临床医生聆听相同的录音答案一样，解读患者的精神状态。虽然距离与患者沟通对话还有些遥远，但起码证明了方向的正确性与方法的可行性。
研究小组正致力于完善他们的测量方法，并研究该工具如何应用于一系列精神健康状况，如：从精神分裂症到轻度认知障碍。Peter Foltz遗憾地表示：“项目并未完善，可能还需要一段时间才能被临床使用。大概五到十年后，会达到理想的程度。”
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