抑郁症测试准确吗[医生能不能看出假装抑郁]

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现在，心理健康已成为国际上最大的应战之一。美国疾病操控与防备中心（CDC）忧虑，有二分之一的美国人或许在大盛行后患上郁闷症。但医学研讨标明，约有三分之二的郁闷症病例未被确诊。

当今心理健康的两层应战

曾被产后郁闷症困扰的Seiilova Olson与AI技能专家Grace Chang一同成立了Kintsugi，这是一家运用AI获取心理健康服务的创业公司。公司的起点来自于当下精力保健面对两个首要问题，首要，由于人员缺少，遭受精力问题困扰中的人中只要非常之三的人得到了专业医治。其次，当下关于精力健康问题的确诊是根据比如患者健康问卷（PHQ）之类的筛查东西。因而，医生的确诊取决于患者在回忆中从头创立图画的精确性。成果便是心理医生确诊精力健康病例的精确性仅为47.3%。

用人工智能重启心理健康

数字医疗是根据数据和科技经过临床评价的软件东西，可协助医治、办理和防备多种疾病。数字医疗处理计划能够处理取得及时护理和进步护理质量的两层问题。

人们的说话会伴随着腔调、音质和节奏的改变，经过处理音频，研讨员会将几秒钟的语音记载分解成具有数千种特征的信号，再将音频转化成可供剖析的数据。不为人知的是，或人的声响每几毫秒的细小改变或许是由于他们身心情况的改变而引起的。凭借这些丰厚的数据，能够承认哪些声响特征映射到特定的疾病症状或健康情况的改变。运用来自不计其数患有某些健康情况的个别的数据，能够教AI算法来检测这些患者中常见的声响形式。一旦专家承认这些相关参数是特定健康情况症状的杰出目标，技能人员就会将此声学特征的特定子集称为“语音生物标志物”。现已有团队运用这种方法来练习机器学习模型，该模型能够在人们开端呈现郁闷症状初期便供给提示。

该团队经过收买语音公司以及合作伙伴获取了大量了语音数据，现在，该团队存储了来自全球80000多人的逾越100万个语音样本。经过AI模型的猜测成果发现，语音生物符号物能够精确符号出逾越年纪、性别乃至国籍差异性的特征，换而言之，仅需一个语音AI模型即可用于确诊来自国际各地不限年纪和性别的患者。Kintsugi的AI处理计划仅用20秒钟的音频编排即可检测到心理健康问题，临床精确率逾越80%。与从业者当时的检测率47.3%比较，人工智能简直能够使患者确诊的功率进步一倍。

人工智能怎么经过对话改进患者医治质量

该团队AI处理计划供给能够接连监控个人健康的用户端APP，而且集成到长途医疗渠道的护理办理APP。因而，经过APP的语音日记功用，人工智能乃至或许在患者需求医治干涉前就现已经过健身追寻器开端举动。其一，经过精确地对患者进行预筛查，进步了医生的工作功率。其二，AI处理计划可扩展医生的确诊规模，而且可为医生供给长时间且接连的数字监控，使医生经过拜访愈加牢靠的颗粒度数据，为患者拟定后续的医治计划，这种由AI驱动的盯梢性和有针对性的干涉能够抢救生命。

人工智能能够改进心理健康，但是在实际国际中布置医治计划时也有危险。由于数据一般不是来自健康的人，所以人工智能处理计划或许发生误差，平衡数据样本能够减轻这种危险。一起，在恰当阶段将AI的决议计划性成果移交给临床医生也是很重要的，究竟人工智能是用来增强医生的才能，而不是代替医生。