精神病发病的预测与人工智能语言分析

精神病学家描述精神分裂症、精神状态与对那些遭受毁灭性的影响,由一组直观地理解概念包括“贫困的言论”和“飞行的想法。”These concepts, however, are subjective in the sense that their quantification depends significantly on the particular training and ultimate judgment of individual psychiatrists. The evaluation of a patient is not only subject to this uncertainty, but also to the availability of these highly trained professionals, and to the clinical facilities where evaluation is usually performed.

IBM计算精神病学和神经影像研究小组一直在开发方法旨在减轻这些限制使用人工智能(AI)提供一致的(即evaluator-independent)神经精神评估演讲样品,可以远程交付。与学术研究人员合作,我们在2015年发表的结果显示,可以使用人工智能模型的差异说话方式高风险之间病人他随后发达精神病和那些没有。这些结果通过分析基线采访,谈论自己的病人接近一个小时,使用人工智能方法自然语言处理(NLP)量化言论“贫穷”的概念语法的复杂性,和“飞行的想法”语义一致性。虽然成功,这种方法有几个限制:只有一个队列,从单一位置,使用单一评价协议。

在最近的一篇论文,预测的跨协议和精神病风险人群使用自动化语言分析,发表在顶级精神病学杂志,世界精神病学,我们采取措施对克服这些限制。学习一种不同的、更大的患者群,从不同位置和不同评价协议(病人被问及他们如何理解他们读一个故事),我们构建了一个回顾病人的说话方式,模型预测有83%的准确度是否病人随后开发了精神病。值得注意的是,该模型还会预测准确率达到了79%病人在前面的队列是否发达的精神病。自动化,AI-enabled话语模式的分析这些高危患者可能有潜力成为高度预测未来的精神病发作,桥梁招聘标准机构之间的差异,并探索协议的细节。

我们相信这是一个重要的一步的目标发展心理健康从业者的工具,护理人员和患者自己的工具,可以扩大和繁殖的神经精神评估以外的诊所。敬请期待听到更多关于我们其他的工作心理健康状况如抑郁症、帕金森症和阿尔茨海默疾病和慢性疼痛,等等。