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人工智能可以检测 Reddit 帖子中的心理问题
每天都有数百万人在网上描述情感挣扎，经常使用他们在医疗表格上可能从未使用过的词语。澳大利亚研究人员利用大量的日常对话来调查人工智能是否可以识别心理健康问题背后的一些原因。维多利亚大学的一个团队分析了一个数据库，该数据库是根据人工智能可能检测 Reddit 线程中的心理问题的帖子构建的，该帖子首先出现在 Knowridge Science Report 上。
来源:Knowridge科学报告每天都有数百万人在网上描述情感挣扎，经常使用他们在医疗表格上可能从未使用过的词语。
澳大利亚研究人员利用这一大量日常对话来调查人工智能是否可以识别心理健康问题背后的一些原因。
维多利亚大学的一个团队分析了一个由大约一百万个与健康相关的 Reddit 线程构建的数据库。这项工作探讨了人工智能是否不仅能够理解人们的感受，还能理解可能导致他们痛苦的生活环境。
副教授 Khandakar Ahmed 和 Saima Rani 花了两年时间开发数据库并训练人工智能系统。他们的研究发表在 JMIR AI 上。
研究人员测试了两个名为 PaLM 2 和 AutoML 的系统。这些机器学习工具可以检查大量信息并从培训期间提供的示例中学习模式。
心理健康是这项技术的一个困难领域，因为人们的经历很少能完全归入一个类别。例如，焦虑、悲伤或睡眠问题可能与家庭冲突、经济压力、身体疾病、创伤、孤独或许多其他情况有关。
因此，研究人员试图找出可能的根本原因，而不是简单地搜索常见的心理健康词汇。他们将 Reddit 讨论中发现的语言与基于 Healthdirect Australia 的信息的类别联系起来。
为了确保 AI 能够学习人类的专业知识，墨尔本大学的精神病学家 Manjula O’Connor 博士手动审查了 800 个线程。她的分类有助于为培训和评估技术提供经过专家检查的示例。
在这个阶段之后，人工智能模型被要求检查新的讨论。人类评审员对相同的材料进行单独分类，使研究人员能够将机器的决策与人类的判断进行比较。
PaLM 2 产生了更强的结果，在大约 80% 的情况下与人类审阅者匹配。 AutoML 在大约 68% 的情况下与它们匹配。
这种程度的一致性表明人工智能可以识别复杂的个人故事中有意义的模式，至少在研究条件下是这样。这并不意味着系统准确地了解每个人的心理健康状况或可以取代专业评估。
这种技术的潜在用途是显而易见的。精神卫生服务机构可以从患者那里收到大量书面信息，包括转诊表、摄入问卷以及症状和生活情况的描述。
人工智能工具可能会在临床医生看病人之前审查这些信息。它可能会突出主题、组织信息或帮助识别似乎需要更快关注的案例。
另一个可能的用途是数字心理保健。在线服务已经允许人们远程寻求信息或支持，而人工智能最终可以帮助用户根据自己的话描述的问题获得适当的服务。
研究人员还认为，这种方法可以帮助公共卫生机构了解心理健康方面更广泛的变化。分析大量匿名叙述可能会揭示出个别研究人员难以手动检测的新兴模式。
例如，重大经济或社会事件可能会改变人们在网上讨论的压力类型。发现这种变化可以帮助当局决定哪些地方可能需要额外的心理健康资源或预防计划。
奥康纳指出了这种人口层面方法的潜在重要性，因为精神疾病影响着很大一部分人的一生。因此，识别变化模式的工具的用途可能超出个人临床预约的范围。
尽管如此，结果仍需要仔细解释。 Reddit 是一个特殊的在线社区，其用户可能在年龄、背景、健康状况、讨论个人问题的意愿等方面与更广泛的人群有所不同。
该研究还将人工智能分类与人类判断进行了比较，这些判断本身可能因审阅者而异。心理健康经历是复杂的，将一个人的困难归咎于单一的根本原因有时可能会过于简单化实际发生的事情。
80% 的同意率也意味着大约五分之一的案例中仍存在分歧。如果自动化系统在没有专业监督的情况下做出有关治疗或紧急情况的重要决策，这将是一个严重的限制。
在这种技术广泛应用于医疗保健之前，隐私、偏见和透明度也需要密切关注。经过在线讨论训练的人工智能对于训练数据中代表性较差或以不同文化或语言方式表达痛苦的群体可能会表现不同。
因此，近期最现实的角色可能是协助专业人士而不是取代他们。人工智能可以执行耗时的首次处理大量文本的操作，而训练有素的临床医生仍然负责了解患者、检查信息并做出护理决策。
总体而言，这项研究提供了有希望的早期证据，表明人工智能在使用专家审查的信息进行训练时可以从自然语言中提取有用的心理健康主题。
其真正价值将取决于未来的研究是否可以在临床环境中重现结果，并表明该技术是否可以改善护理的可及性、速度或质量。
这项研究还强调了技术无法将其简化为简单评分的重要内容：心理健康问题背后有故事。最有用的人工智能系统可能是那些能够帮助专业人士更快地注意到这些故事，同时将最终的理解和关心留给人类的系统。
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