創(chuàng)傷后應激障礙（PTSD）可能是一個非常嚴重的問題，不幸的是，其常常無法被診斷出來。然而，新技術可以提供幫助， 因為該技術使用人工智能來確定某人是否患有創(chuàng)傷后應激障礙 － 基于他們的言語。
目前，通常通過患者自我報告或在診所中進行的訪談來診斷該病癥。這兩種方法都有些主觀，因為它們受到患者或醫(yī)生偏見的影響?？紤]到這一點，紐約大學醫(yī)學院的研究人員著手開發(fā)一個更客觀的系統(tǒng)。
在Charles R． Marmar博士的帶領下，他們首先記錄了對已經(jīng)被診斷患有創(chuàng)傷后應激障礙的53名伊拉克和阿富汗退伍軍人進行的診斷訪談，以及對78名未患有這種疾病的退伍軍人進行的采訪。然后使用由SRI International開發(fā)的語音軟件處理所有錄音，從而收集了40，526個基于言語的特征，這些特征是在“短暫的談話”中捕獲的。
然后使用稱為隨機森林算法的統(tǒng)計機器學習技術來分析所有那些“短暫談話”，教導其自身哪些言語特征與PTSD相關聯(lián)。它最終確定18個因素，如言語不清晰和“無生氣、金屬色調”，是這種疾病的強烈指標 － 這可能是由于創(chuàng)傷事件改變了處理情緒和肌肉張力的大腦回路。
當系統(tǒng)隨后使用它所“學到”的東西來猜測受訪者是否患有創(chuàng)傷后應激障礙時，這樣做的準確率為89％?？茖W家們現(xiàn)在計劃使用額外的數(shù)據(jù)來進一步訓練系統(tǒng)，從而提高準確率。
“言語是一種有吸引力的候選因素，可用于自動診斷系統(tǒng)，可能作為未來PTSD智能 手機 應用程序的一部分，因為它可以廉價、遠程和非侵入性地進行測量，”該研究論文的第一作者、助理教授Adam D． Brown教授表示。該論文于本周一發(fā)表在《Depression and Anxiety》雜志上。
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