vip667722黄金城_讲故事就能测出抑郁症?AI语音算法帮了儿童一个大忙

本文摘要:最近在《华尔街日报》上公开发表的报道显示,研究人员发现,AI算法可以通过幼儿的语言模型检测情绪和抑郁的迹象。

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最近在《华尔街日报》上公开发表的报道显示,研究人员发现,AI算法可以通过幼儿的语言模型检测情绪和抑郁的迹象。这项最新研究公开发表在《生物医学和公共卫生信息学》上。世界上约五分之一的儿童患有情绪和抑郁症,这也被称为“内部化障碍”。

8岁以下的儿童很难主动准确地传达内心的痛苦,成年后要推测他们的精神状态,找到潜在的精神健康问题。很多孩子得了抑郁症,却不能及时接受有效的化疗,原因除了医生的资源问题、保险问题外,还有相当大的原因,这是因为父母没有意识到孩子已经出现了抑郁的迹象。

(威廉莎士比亚、哈姆雷特、家人)()佛蒙特州大学医学中心负责儿童、青少年和家庭心理学研究的临床心理学家阿伦麦金尼斯是这项研究的主导者。“大部分8岁以下的孩子患有忧郁症,但临床上不出来。这种情况并不悲观。我们应该做更慢更及时的测试来捕捉孩子们内心的痛苦。

”儿童在大脑发育中对化疗反应好,所以早期临床是最重要的,找到问题后及时进行化疗,可以防止疼痛和虐待。但是,如果化疗不能及时进行,发展到后期,可能会买药或自杀。阿伦麦金尼斯和佛蒙特州大学的生物医学工程师、研究报告的高级作者瑞安麦金尼斯仍然在寻找利用人工智能使临床儿童抑郁更慢的方法。

研究人员为了给受试者带来压力和不安感,将其用于调整为“再生社交压力任务”(try-socialStresstask)的情感诱导任务。实验决定了71名年龄在3至8岁之间的儿童,拒绝即兴创作3分钟的故事,然后没有给他们的故事精彩程度打分。任务展开期间,评委在整个过程中保持苛刻的态度,只能得到中立或消极的大系统。(威廉莎士比亚,温斯顿,任务名言)()受访者90秒,150秒没有听到伯杰警报,评委告诉了他剩下的比赛时间。

阿伦麦金尼斯说。“这项任务旨在让他们感受到压力,还包括对时间和成绩的压力,让他们深刻感受到他们正在接受审查。”(威廉莎士比亚,北方执行部队)。

“任务展开期间,研究人员使用AI算法分析每个孩子的故事录音,提取部分数据特征,并与临床结果相关联。他们发现该算法在临床儿童方面非常顺利,两个蜂鸣器听到时的录音临床是最没有临床价值的阶段。”该算法需要将患有耐火障碍临床的儿童识别为80%的准确度,大多数情况下比父母仔细观察的结果更准确。“Ryan McGinnis回应说,AI算法可能会得出非常缓慢的结论。

——工作完成后,只需几秒钟即可处理,获得临床。该算法识别出有儿童语言的8种不同音频特征,其中3种特别突出,高度表明儿童的内化障碍,即音调低,语音变化和内容反复,对蜂鸣器报警音有低音调反应。阿伦麦金尼斯解释说,沙哑的声音、重复和警报声响起时音调升高都是患上抑郁症的征兆。对于蜂鸣器的高音反应,以前也发现了类似的结果。

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也就是说,有内部化障碍的孩子们在不安诱导任务中对不安性刺激有更大的回避反应。声音分析和运动分析在临床上具有相似的准确性,瑞恩麦金尼斯指出,声音分析在临床上更简单。不安的任务需要很多道具,包括黑暗的房间、玩具蛇、连接到孩子的运动传感器、任务命令行等,语音任务似乎很容易用一个评委、一个AI声音分析算法和一个警报器来制作。ARen Makinness回应说,将语音分析算法开发为标准化临床检查工具,可以通过智能手机应用程序立即记录和分析结果,还可以结合动作分析构建一系列技术辅助临床工具。

在父母们检测异常发生之前,有望帮助他们掌握儿童抑郁的趋势。可以及时接受心理咨询和化疗。

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