人工智能可以通过分析声音来诊断PTSD

一项新的研究发现，一项专门设计的计算机程序可以通过分析他们的声音来帮助退伍诊断创伤后应激障碍(PTSD)。

该研究发表在4月22日的“抑郁症和焦虑”杂志上发表的研究发现，人工智能工具可以在有或没有创伤后应激障碍的人的声音之间进行区分 - 准确率为89%。

“我们的研究结果表明，基于言语的特征可用于诊断这种疾病，并且经过进一步的改进和验证，可能会在不久的将来在临床中使用，”资深研究作者Charles R. Marmar，医学博士，Lucius N说。 Littauer教授和纽约大学医学院精神病学系主任。

全球70%以上的成年人在其生命的某个阶段经历过创伤性事件，在一些患有创伤后应激障碍的贫困国家中，高达12%的人受到伤害。当提醒触发事件时，具有该病症的人经历强烈的持续痛苦。

这项研究的作者说，创伤后应激障碍的诊断通常是通过临床访谈或自我报告评估来确定的，这些评估本身就容易产生偏倚。这导致努力开发PTSD进展的客观，可测量的物理标记，非常类似于医学条件的实验室值，但进展缓慢。

学习如何学习

在目前的研究中，研究团队使用统计/机器学习技术，称为随机森林，它具有“学习”如何根据实例对个体进行分类的能力。这样的AI程序构建“决策”规则和数学模型，随着训练数据量的增加，这些规则和数学模型能够以更高的准确度进行决策。

研究人员首先记录了53名具有军事服务相关创伤后应激障碍的伊拉克和阿富汗退伍以及78名没有这种疾病的退伍的标准，长达数小时的诊断访谈，称为临床医师管理的创伤后应激障碍量表(CAPS)。这些录音随后被送入SRI国际公司的语音软件 - 该公司也发明了Siri--在短暂的演讲中获得了总共40,526个基于语音的功能，该团队的人工智能程序通过模式筛选出来。

随机森林计划将特定语音特征的模式与创伤后应激障碍相关联，包括不太清晰的语音和无生命的金属色调，这两种语言长期以来都被认为有助于诊断。虽然目前的研究没有探索创伤后应激障碍背后的疾病机制，但理论上认为创伤事件改变了处理情绪和肌肉张力的大脑回路，这会影响一个人的声音。

展望未来，研究团队计划对AI语音工具进行更多数据培训，并在独立样本上进一步验证，并申请政府批准临床使用该工具。

“语音是一种有吸引力的候选者，可用于自动诊断系统，可能作为未来PTSD智能手机应用程序的一部分，因为它可以廉价，远程和非侵入性地进行测量，”主要作者Adam Brown博士说，兼职助理教授在纽约大学医学院精神病学系。

“目前PTSD检测研究中使用的语音分析技术属于我们的语音分析平台SenSay Analytics™所包含的功能范围，”SRI International语音技术与研究(STAR)实验室主任Dimitra Vergyri说。“该软件分析单词 - 结合语音的频率，节奏，语气和发音特征 - 来推断说话者的状态，包括情绪，情感，认知，健康，心理健康和沟通质量。参与Oto，Ambit和Decoded Health等初创公司中可见的一系列行业应用。“

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