德克萨斯州奥斯汀——德克萨斯大学奥斯汀分校(University of Texas at Austin)的研究人员表示,一项由人工智能驱动的新型心理健康评估在评估抑郁症状方面与目前在医疗保健中广泛使用的“黄金标准”问卷一样出色。这项新技术有可能帮助缓解全国精神卫生专业人员的短缺。

这项发表在《 情感障碍杂志》(Journal of Affective Disorders)上的研究表明,由Aiberry™创建的人工智能平台能够通过在机器人管理的采访中分析文本、音频和视频线索来准确评估个人的心理健康状况。它也没有显示与性别、年龄或种族相关的偏见的证据。

“通过人工智能驱动的访谈可以准确评估抑郁症的想法是一个非常有趣且可能非常重要的发现,”Wayne H. Holtzman心理学主席、UT心理健康研究所所长、该研究的合著者Christopher Beevers说。“在确定谁可能需要干预方面,定期大规模监测抑郁症状的能力可能会改变游戏规则。可靠地识别谁患有抑郁症,消除了实现这一更大目标的重要障碍。

抑郁症测量的现状要求个人通过从一系列多项选择题中选择一个“最能描述你”的答案来自我评估其抑郁症状的频率和严重程度。Aiberry 的应用程序提供了一种新颖的 AI 评估选项,其中包含一个名为 Botberry 的数字动画,鼓励用户用自己的话谈论自己。机器学习软件汇总了对这些问题的回答,并输出总体抑郁风险评分,以及症状层面的见解和每个回答的成绩单。

“这个平台提供了临床医生需要的细微差别,这是金标准表格所缺乏的,”领导这项研究的UT情绪障碍实验室的博士生Rachel Weisenburger说。“虽然标准的抑郁症表格可以告诉你哪些症状困扰着某人,但它们没有给你任何背景。抑郁症不是一刀切的,这次人工智能驱动的采访结果描绘了一幅更完整的画面,用人们自己的话捕捉了抑郁症的混乱、人类经历。

该研究与乔治城大学医学中心和亚利桑那大学合作,要求400名年龄在18至74岁之间的参与者回答Botberry提出的问题并完成抑郁症问卷调查。然后,该应用程序根据 Botberry 管理的采访回复生成抑郁症状严重程度评分。如果 Aiberry 评分与问卷表之间存在有意义的差异,临床医生会进行屏蔽审查,以确定他们在临床上更符合哪些评分,尽管临床医生评分和 Aiberry 评分之间存在普遍一致性。总体而言,88%的受访者(无论抑郁症的严重程度如何)表示希望至少每月使用Aiberry进行心理健康监测。

“随着技术和心理健康评估的融合,拥有一个经过临床验证的评估平台对于建立信任至关重要,”Aiberry 联合首席执行官 Linda Chung 说。“我们的人工智能平台有可能重塑心理健康识别和支持,标志着朝着所有人的可及性迈出了一大步。在 Aiberry,我们致力于促进心理健康,赋予个人和医疗保健专业人员权力。


至少五十年来,Longhorns 一直处于人工智能技术的最前沿,UT 一直是该领域一些最大先驱的所在地。在 1960 年代,开发了第一个版本面部识别技术的伍迪·布莱索 (Woody Bledsoe) 和自然语言处理的创新者鲍勃·西蒙斯 (Bob Simmons) 加入了德克萨斯大学的教职员工。布莱索和西蒙斯在他们职业生涯的剩余时间里一直留在德克萨斯大学,并启动了对四十英亩的人工智能研究。

从那时起,该大学开设了数十个实验室、研究中心和计划,并将数百名教职员工和学生带到校园,以推进人工智能和相关领域。UT 已成为 AI 领域的全球领导者——来自我们广受欢迎的思想领袖;我们的合作、跨学科项目和研究突破;获得新的学位和学习机会;我们对道德和社会影响的理解;到我们如何在课堂上接近人工智能。

了解更多关于德克萨斯大学的“人工智能年”计划以及其他人工智能新闻和校园活动的信息,请访问 yearofai.utexas.edu。