多人谈丁悦人工智能技术在精神障碍检测 - 器质性精神障碍

TUhjnbcbe - 2022/3/8 12:49:00

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年第6期

语言与健康

多人谈

丁红卫，王楠，张惟，丁悦，钱倩，

郑璇，李清华，王侃良，汪颖霞

本期嘉宾

丁　悦

上海交通大学医学院附属精神卫生中心

人工智能技术在精神障碍检测和干预中大有可为

中国心理健康调查（TheChinaMentalHealthSurvey）显示，我国精神疾病终生患病率约为16.6%，中国13亿人口中存在着忍受精神疾病折磨的庞大人群。精神疾病会导致患者身心痛苦，影响学业、工作，损害家庭和人际关系，对个人和社会造成巨大的经济损失和负担。

目前，评估和检测精神疾病主要依靠患者个人或其护理者的间断性报告，临床诊断也高度依赖医生与患者的结构性访谈。这些报告往往较为主观，易受回忆偏见（如淡化或高估症状）、认知局限或社会污名化顾虑等因素的影响。近年来，随着人工智能技术的进步，研究者可以利用可穿戴设备收集健康大数据、改进机器学习技术，辅助精神疾病的智能筛查和诊断，有望提高精神疾病评估的客观性。

在众多的行为数据中，语言数据不仅便捷易得，而且内容丰富。其中不仅有说话人所要表达的思想、意图和情感，也隐含着与各种精神疾病相关的语言模式。语言的产生涉及处理听觉、体感及视觉输入、语言感知及产生的大脑网络。精神疾病往往导致上述脑网络异常，因此分析语言模式有助于诊断精神障碍。语言交流缺陷在许多重度精神疾病（如精神分裂症、双相情感障碍等）中都很明显，尤其是那些涉及精神运动迟钝、情感迟钝、语言内容贫乏的缺陷。语言是检测患者精神状态的有效途径，但人类并不完美，会分心，从而错过微妙的语言线索。移动设备和人工智能有望能每天跟踪患者并监测这些细微变化。现有研究采用人工智能技术分析声音和语言模式，在筛查精神健康问题方面准确率已经相当可观。一些研究人员已经将算法开发成人工智能系统，评估语音样本，并与同一患者的既往样本进行比较，对其精神状态评分。研究发现人工智能模型评分可以与人类临床医生精度类似。

人工智能不仅能帮助诊断和预判精神健康问题，还能有效参与疾病的干预治疗和管理。在精神疾病的治疗手段中，药物存在依赖性高、个体效果差异大等问题，而认知行为治疗则对医生和治疗师的介入深度及患者的配合度要求较高。与人类精神病医生或心理学家相比，智能算法最大优势是匿名及互动便利。此外，这些应用通常比治疗更经济实惠，因此还能帮助一些本来没有咨询机会的人。

当前，精神健康障碍统计数据日益严峻，精神健康问题已经成为“健康中国”的一大挑战。在未来，希望在科技的帮助下，为精神病学开发的人工智能系统可以与治疗师一同服务患者，降低抑郁、自杀以及其他精神问题的风险，并为精神病患者提供来自数据驱动的洞察和监测。