根據(jù)發(fā)表在“華爾街日報(bào)”上的一項(xiàng)新研究，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以檢測幼兒語音模式中的焦慮和抑郁跡象，可能提供一種快速簡便的方法來診斷年輕人難以發(fā)現(xiàn)和經(jīng)常被忽視的病癥。生物醫(yī)學(xué)和健康信息學(xué)。

大約五分之一的兒童患有焦慮和抑郁癥，統(tǒng)稱為“內(nèi)化障礙”。但是因?yàn)?歲以下的孩子無法可靠地表達(dá)他們的情感痛苦，成年人需要能夠推斷他們的精神狀態(tài)，并認(rèn)識到潛在的心理健康問題。與心理學(xué)家約會(huì)的等待名單，保險(xiǎn)問題以及父母未能識別癥狀都會(huì)導(dǎo)致兒童錯(cuò)過重要治療。

佛蒙特大學(xué)醫(yī)學(xué)中心佛蒙特兒童，青少年和家庭中心的臨床心理學(xué)家，該研究的主要作者艾倫麥金尼斯說：“我們需要快速，客觀的測試，以便在孩子受苦時(shí)抓住他們?！薄按蠖鄶?shù)八歲以下的孩子都未被診斷出來。”

早期診斷至關(guān)重要，因?yàn)閮和诖竽X仍處于發(fā)育狀態(tài)時(shí)對治療反應(yīng)良好，但如果不及時(shí)治療，他們在生命后期就有更大的藥物濫用和自殺風(fēng)險(xiǎn)。標(biāo)準(zhǔn)診斷包括與經(jīng)過培訓(xùn)的臨床醫(yī)生及其主要護(hù)理人員進(jìn)行60-90分鐘的半結(jié)構(gòu)式訪談。McGinnis與佛蒙特大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程師和研究高級作者Ryan McGinnis一直在尋找使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，以使診斷更快，更可靠。

研究人員使用了一種稱為特里爾 – 社會(huì)壓力任務(wù)的情緒誘導(dǎo)任務(wù)的改編版本，該任務(wù)旨在引起受試者的壓力和焦慮感。一群71名年齡在3到8歲之間的孩子被要求即興創(chuàng)作一個(gè)三分鐘的故事，并告訴他們將根據(jù)它的有趣程度進(jìn)行評判。作為法官的研究員在整個(gè)演講期間仍然嚴(yán)厲，只給出了中立或負(fù)面的反饋。90秒后，再過30秒，蜂鳴器響起，法官會(huì)告訴他們剩下多少時(shí)間。

艾倫麥金尼斯說：“這項(xiàng)任務(wù)的目的是讓人感到壓力，并將他們置于有人評判他們的心態(tài)?！?/p>

孩子們也被診斷出使用結(jié)構(gòu)化的臨床訪談和父母問卷調(diào)查，這兩種方法都是確定兒童內(nèi)化障礙的完善方法。

研究人員使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析每個(gè)孩子故事的錄音的統(tǒng)計(jì)特征，并將其與孩子的診斷聯(lián)系起來。他們發(fā)現(xiàn)該算法在診斷兒童方面非常成功，并且兩個(gè)蜂鳴器之間錄音的中間階段是最可預(yù)測的診斷。

“該算法能夠識別出診斷為內(nèi)化障礙的兒童，準(zhǔn)確率為80%，并且在大多數(shù)情況下，與父母檢查表的準(zhǔn)確性相比非常好，”Ryan McGinnis說。它還可以更快地給出結(jié)果 – 一旦任務(wù)完成，算法只需要幾秒的處理時(shí)間來提供診斷。

該算法確定了兒童語音的八種不同的音頻特征，但其中三種特別突出顯示內(nèi)化障礙：低音調(diào)聲音，可重復(fù)的語音變化和內(nèi)容，以及對令人驚訝的蜂鳴器的高音調(diào)響應(yīng)。Ellen McGinnis表示，這些功能非常適合您對患有抑郁癥的人的期望?！暗驼{(diào)的聲音和可重復(fù)的語音元素反映了我們在思考抑郁癥時(shí)的想法：用單調(diào)的聲音說話，重復(fù)你說的話，”艾倫麥金尼斯說。

對蜂鳴器的高調(diào)響應(yīng)也類似于研究人員在之前的工作中發(fā)現(xiàn)的反應(yīng)，其中發(fā)現(xiàn)患有內(nèi)化障礙的兒童在恐懼誘導(dǎo)任務(wù)中表現(xiàn)出來自恐懼刺激的更大的轉(zhuǎn)身反應(yīng)。

語音分析在診斷中與早期工作中的運(yùn)動(dòng)分析具有相似的準(zhǔn)確性，但Ryan McGinnis認(rèn)為在臨床環(huán)境中使用它會(huì)容易得多。恐懼任務(wù)需要一個(gè)黑暗的房間，玩具蛇，附在孩子身上的運(yùn)動(dòng)傳感器和一個(gè)向?qū)?，而語音任務(wù)只需要一個(gè)法官，一種記錄語音的方式和一個(gè)用來打斷的蜂鳴器?！斑@樣部署起來會(huì)更加可行，”他說。

Ellen McGinnis表示，下一步將是將語音分析算法開發(fā)成臨床使用的通用篩選工具，可能通過可以立即記錄和分析結(jié)果的智能手機(jī)應(yīng)用程序。語音分析還可以與運(yùn)動(dòng)分析相結(jié)合，形成一系列技術(shù)輔助診斷工具，幫助識別處于焦慮和抑郁風(fēng)險(xiǎn)中的兒童，即使他們的父母懷疑有任何問題。

其他研究合著者包括佛蒙特大學(xué)的Steven P. Anderau和Reed D. Gurchiek以及密歇根大學(xué)的Reed D. Gurchiek，Nestor L. Lopez-Duran，Kate Fitzgerald和Maria Muzik。