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自殺是美國(guó)15-34歲年輕人死亡的第二大原因，而臨床醫(yī)生只能使用有限的手段來(lái)識(shí)別那些具有自殺傾向的人。今日發(fā)表在《自然人類(lèi)行為》的一篇論文中記錄了一種新型機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，該技術(shù)可幫助識(shí)別那些有自殺想法的人。
研究人員對(duì)34名年輕人進(jìn)行了調(diào)查，有自殺傾向的參與者和實(shí)驗(yàn)對(duì)照組各人數(shù)占一半。每個(gè)實(shí)驗(yàn)對(duì)象都經(jīng)過(guò)功能性磁共振成像（fMRI）檢查，并給出了三個(gè)包含10個(gè)單詞的列表。所有詞匯均與以下三個(gè)方面相關(guān)，自殺（如“死亡”、“痛苦”或“致命”）、積極影響（“無(wú)憂無(wú)慮”、“善良”、“天真”）或消極影響（“無(wú)聊”、“邪惡”、“內(nèi)疚”）。研究人員還使用了之前繪制的神經(jīng)信號(hào)圖，這些信號(hào)可顯示大腦的情緒模式，比如“羞恥”和“憤怒”。
五個(gè)大腦定位，連同六個(gè)單詞，被發(fā)現(xiàn)是區(qū)分自殺患者和對(duì)照組的最佳標(biāo)志。利用這些位置和詞匯，研究人員訓(xùn)練了一種機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)器，它能夠正確識(shí)別17名自殺者中的15名有自殺傾向參與者，以及17名對(duì)照受試者中的16名無(wú)自殺傾向參與者。
隨后，研究人員將自殺的患者分成兩組，一組有過(guò)自殺經(jīng)歷（9人），另一組沒(méi)有自殺經(jīng)歷（8人），并訓(xùn)練了一種新的分類(lèi)器，它能夠正確識(shí)別17名患者中的16名患者。
結(jié)果顯示，心理健康的參與者和有自殺想法的人對(duì)單詞的反應(yīng)明顯不同。例如，當(dāng)有自殺傾向的參與者看到“死亡”這個(gè)詞時(shí)，他們大腦中的“羞恥”區(qū)域比對(duì)照組中參與者的大腦相應(yīng)區(qū)域亮的多。同樣，“麻煩”這個(gè)單詞也會(huì)在“悲傷”區(qū)域引發(fā)更多的腦部活動(dòng)。
這是旨在將人工智能引入精神病學(xué)的最新嘗試。研究人員正在研究機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，從分析核磁共振波譜到預(yù)測(cè)重度抑郁癥，再到從人們的說(shuō)話模式中識(shí)別創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙（PTSD）。
今年早些時(shí)候，《連線》雜志曾報(bào)道過(guò)一些研究人員，他們建立了一個(gè)系統(tǒng)，可以通過(guò)分析健康記錄來(lái)標(biāo)記有自殺風(fēng)險(xiǎn)的人，準(zhǔn)確率在80%到90%之間。Facebook正在使用文本挖掘技術(shù)來(lái)識(shí)別面臨自殺或自殘風(fēng)險(xiǎn)的用戶，然后將其指向心理健康資源（見(jiàn)“Facebook的自殺預(yù)防工具的幾大問(wèn)題”）。
人工智能已經(jīng)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域掀起了波瀾。有一些算法非常善于檢測(cè)腫瘤和CT掃描中出現(xiàn)的其他問(wèn)題，而杰弗里·新敦告訴《紐約客》，放射科醫(yī)生最終將會(huì)失業(yè)。他是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最重要的研究人員之一。事實(shí)上，他說(shuō)，“他們現(xiàn)在應(yīng)該停止培養(yǎng)放射科醫(yī)生。”
在這種情況下，這項(xiàng)研究更有可能激發(fā)出新的人類(lèi)驅(qū)動(dòng)的治療方法，而不是讓一整個(gè)領(lǐng)域的醫(yī)生失去工作。這篇論文指出，識(shí)別不同的模式和區(qū)域可以為大腦刺激技術(shù)開(kāi)發(fā)新的領(lǐng)域。確定對(duì)自殺相關(guān)術(shù)語(yǔ)的特定情緒反應(yīng)，也可用于心理治療師治療患者。
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