用人工智能预测抑郁症 IBM 说这是可能的

一直以来，精神疾病都是医学领域的一大挑战。随着现代生活节奏的快速推进和人们日常作息的日益碎片化、不规律化，诸如抑郁症、焦虑症和狂躁症等心理问题愈发常见。如果能有效预防监测这些精神疾病，或许可以在问题加剧前进行干预和调整。

近期，IBM的计算精神病学和神经成像研究小组取得了一项重要进展。他们尝试利用机器学习预测人们患精神疾病的风险，通过对心理疾病的记录深入分析，揭示了精神疾病的潜在影响因素。

这项研究以2015年的研究为基础，对59名普通人的语言模式进行了追踪分析，并对他们的语言连贯性进行了评分，从而确定他们的潜在患病风险。在接下来的两年中，这59名参与者中有19名出现了精神障碍，而AI的预测准确率高达83%。研究发现，处于精神疾病风险的人在说话时使用的所有格代词较少，连贯句子较少，这可能是精神疾病的部分早期迹象。

虽然目前准确率还有待提高，但AI工具对精神疾病研究的重要性不容忽视。由于精神疾病相关专业人员供不应求，机器学习能够在一定程度上帮助专家进行更准确的诊断。随着AI工具研究的深入，可能会为精神疾病的治疗提供新的方法和途径。

IBM的研究报告员Guillermo Cecchi表示：“AI能够扩大目前传统评估方法的范围，并有可能提前预测患者未来几年的精神风险，从而更好地帮助医护人员分配资源并提供更好的精神护理。”这项研究不仅关注抑郁症的预防，还致力于对阿尔兹海默症和帕金森症等疾病的预防。目前的研究报告仅针对特定语言进行了分析，对于这一方法是否适用于所有语种以及不同病症是否会有不同的语言倾向等问题仍需要进一步探索和研究。这项研究的潜力巨大，值得我们期待更多令人振奋的发现。