由于人工智能的进步，计算机现在可以帮助医生诊断疾病，并帮助监控数百英里外的患者生命体征。

现在，CU Boulder的研究人员正在努力通过基于语音的移动应用程序将机器学习应用于精神病学，该应用程序可以对患者的心理健康状况进行分类，甚至可以比人类更好。

认知科学研究院的研究教授，精神分裂症通报中的一篇新论文的合著者彼得·佛尔兹(Peter Foltz)说：“我们绝不试图取代临床医生。”该书提出了人工智能在精神病学方面的前景和潜在的陷阱。“但是我们相信我们可以创建工具，使他们能够更好地监视患者。”

美国近五分之一的成年人患有精神疾病，许多人在偏远地区缺乏精神科医生或心理学家。其他人负担不起经常去看临床医生，没有时间或无法进诊。

论文的共同作者布里塔·埃尔维瓦格(BritaElvevåg)指出，即使是偶尔有患者来访，治疗师的诊断和治疗计划也很大程度上要听患者的谈话，这是一种主观且不可靠的古老方法。挪威特罗姆瑟大学(University ofTromsø)的神经科学家。

Elvevåg说：“人类并不完美。他们可能会分神，有时会错过细微的语音提示和警告信号。”“不幸的是，没有针对心理健康的客观血液检查。”

为了追求这种血液测试的AI版本，Elvevåg和Foltz合作开发了机器学习技术，该技术可以检测语音的日常变化，暗示心理健康状况下降。

例如，不遵循逻辑模式的句子可能是精神分裂症的关键症状。语气或步调的变化可能暗示躁狂或抑郁。记忆力减退可能是认知和心理健康问题的标志。

Foltz说：“语言是检测患者心理状态的关键途径。”“使用移动设备和AI，我们能够每天跟踪患者并监视这些细微的变化。”

新的移动应用程序要求患者通过与手机通话来回答5至10分钟的问题。

在其他各种任务中，他们被问到自己的情绪状态，被要求讲一个短故事，听一个故事并重复一遍，并进行了一系列轻触和滑动的运动技能测试。

与CU Boulder的计算机科学研究生切尔西·钱德勒(Chelsea Chandler)和其他同事合作，他们开发了一种AI系统，该系统可以评估这些语音样本，并将其与同一患者，更广泛的人群与以前的样本进行比较，并对患者的精神状态进行评估。

在最近的一项研究中，研究小组要求人类临床医生听取并评估225名参与者的语音样本，其中一半患有严重的精神病。一半的健康志愿者-在路易斯安那州农村和挪威北部。然后，他们将这些结果与机器学习系统的结果进行了比较。

Foltz说：“我们发现计算机的AI模型至少可以和临床医生一样准确。”

他和他的同事们设想了一天，他们正在为精神病学开发的AI系统可能会在房间里与治疗师和患者在一起，以提供其他数据驱动的见解，或者充当严重精神疾病患者的远程监控系统。

如果该应用检测到令人担忧的变化，它可以通知患者的医生进行登机。

Foltz说：“患者通常需要接受训练有素的专业人员进行频繁的临床采访，以监控患者的病情，以避免昂贵的急诊护理和不幸的事件发生。”“但是根本没有足够的临床医生来做到这一点。”

Foltz以前曾帮助开发和商业化基于AI的论文评分技术，该技术现已得到广泛使用。

在他们的新论文中，研究人员呼吁开展大规模研究，以证明其功效并赢得公众的信任，然后再将AI技术广泛应用于精神病学的临床实践。