“人工智能可以改善精神病护理”

在医学的各个行业，研究者和医生都在寻求人工智能和机器学习来帮助患者判断和诊断。 这项技术加速了这个过程，希望人们能发现不太明显的信号和模式。 甚至人的眼睛和大脑。 在精神病学领域，一般需要与患者交谈，做出护理相关决定，有可能扩大护理水平。

我们正在研究如何分解患者的反应，了解科罗拉多大学科学学院的研究教授彼得·福尔兹( peter foltz )说。 目前在心理健康方面，患者与临床医生的互动时间很少。 为了应对这个问题，foltz和他的团队正在努力收集和分解个人心理状态的数据，构建可以向临床医生报告的应用程序，以处理这个问题。 。

他强调，这类工具不是代替医生和精神病医生，而是为了进一步改善护理。 随着对他们作用的研究迅速发展，同样重要的是将观察力放在对他们有贡献的建立信任的最佳实践上。 他说:“要真正做到这一点，我们需要知道外行和精神科能为人工智能做什么，不能为人工智能做什么，如何判断。”

在本周发表的新评论中，福尔兹和同事们概述了他们希望建立这种信任框架。 它强调了精神病学人工智能应追求的三个重要目标:可解释性、透明性、可概括性。 他说:如果说我们将人工智能应用于这个行业，我们确实认为这些是精神病学需要考虑的支柱。

人工智能可能是一个黑匣子。 为临床采用而设计的计划必须附有关于其构建方法及其数据培训(透明度)的新闻。 另外，还需要向临床医生提供尽可能多的关于如何聘用的新闻。 程序在决策时吐出另一侧(可以说明)。

一台机器进行预测时，它根据什么进行预测？ foltz说。 我们希望人们明白如何采用它，如何得到这些结果及其意义。

人工智能程序首先在一组具有特定已知诊断或名称的数据上进行训练，然后利用从这些数据中学到的知识做出有关新新闻和未知新闻的决定。 但是，这个程序一般受到其训练的特定人群的限制。 foltz先生希望在广泛的人群中进行验证，以便能够向培训者以外的地区宣传。

这些总的来说对其他医学行业也非常重要。 但是，在精神病学上，人工智能有可能成为瓶颈:与患者的对话总是需要人类解释，但目前，其中之一是机器可以进行。

foltz的团队正在研究可以记录来自开放问题的新闻，为患者提供新闻，分解语音模式以了解心理状态的应用程序。 他说:我们在研究他们说的方法和他们说的文案。 其前后的连贯性，他们对话题的关注度，他们可以看到从一个话题跳到另一个话题的广度，语言结构。 初步结果表明，该程序能解释患者的精神状态。 至少是听同样录音答案的临床医生。

该小组正在努力完善其测量结果，研究如何应用于从精神分裂症到轻度认识障碍的一系列心理健康状况。 fotlz先生说，尽管如此，临床上采用这些类型的程序可能还需要一段时间。

时间表很远，可能在5~10年的范围内。 其一，需要越来越多的研究和完整的研究，还有更大的研究来测试其宣传性。 他说。我们清楚这种做法是如何被用作监测患者的工具的。