2016年 ， 辛辛那提市校园内青少年的自杀率激增 ， 儿童福利院的行为健康本家儿管黛比·金瑞奇（Debbie Gingrich）目睹事态恶化 ， 但原因不明 。 自杀是美国青年的第二大死因 ， 曩昔15年辛辛那提市的自杀率根基连结不变 ， 现在却呈现剧增 ， 令人担忧 。 到了2017年1月 ， 增加的趋向仍在继续 。
据报道 ， 一名8岁男童在被校园霸凌后自杀 ， 不久之后 ， 还有6论理学生也选择竣事了他们的生命 。 家长和黉舍都心急如焚 ， 本地医疗部分火急需要一种手段 ， 以找出自杀风险最高的孩子 。 金瑞奇说：“查抄是否骨折 ， 拍个X光就能知道 ， 但在心理健康范畴却缺乏有用的东西 ， 每小我都想知道 ， 为了拯救生命 ， 我们能做些什么？”
作为解决方案之一 ， 辛辛那提市各级黉舍决议测验考试一项尝试性的人工智能手艺 。 据称 ， 该手艺能检测人类说话中是否埋没有自杀倾标的目的 。 该机械进修算法的开辟者约翰·佩斯蒂安（John Pestian）是辛辛那提市儿童病院医学中间（Cincinnati Children’s Hospital Medical Center）的生物医学信息学与精力病学传授 。 该算法将详尽筛查患者灌音并阐发旌旗灯号组合 ， 此中有些是人类无法察觉的 ， 如：调子的细微转变 ， 或词语和音节之间的纳秒级延迟 。
【我们的声音里藏着心理疾病的秘密吗？】该算法的练习集来自于自杀绝笔以及近期曾自杀未遂的患者灌音 。 在2016年的一次研究中 ， 佩斯蒂安的团队用379位患者的灌音来测试 。 第一组患者在曩昔24小时中曾测验考试自杀；第二组患者按照精力判定被确诊患有精力疾病 ， 但从未试图自杀；第三组灌音的患者均不具有以上两种特征 。 单是经由过程扫描灌音的内容 ， 佩斯蒂安的算法就可以或许以85%的精确率将患者准确分类 。
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2019年春季 ， 佩斯蒂安的算法在几所辛辛那提黉舍初次测试 。 在第一阶段 ， 教导员利用常规手段对学生进行心理健康评估 ， 并同时利用定制的手机APP灌音 。 研究人员想知道声音阐发的成果是否与精力病学调查和专家定见一致 。
成果算法表示杰出 ， 于秋季在20所黉舍中奉行 ， 并记实了上千论理学生的访谈 。 研究人员但愿这项手艺可以或许阐扬指导感化 ， 让有需要的学生去做进一步的精力病学评估 ， 以阻止悲剧发生 。 只要能拯救生命 ， 这项手艺就是有价值的 。
在计较精力病学（computational psychiatry）的新兴范畴中 ， 语音阐发是一项很有前景的前沿手艺 ， 将人工智能东西应用于心理健康范畴 。 用高机能计较机对大量数据进行分类 ， 研究人员对认知、行为和脑功能的模式进行深切阐发 ， 以帮忙他们理解和检测精力疾病 。
在语音方面 ， 原本只有练习有素的精力病学家才能识别某些说话和声音模式 ， 这些程序不仅能主动检测 ， 还能捕获到一些人耳无法感知的声学线索 。 尤其是哈佛大学、麻省理工学院、哥伦比亚大学和斯坦福大学的科学家们开辟的算法 ， 今朝已经可以或许做到 ， 仅利用短短一分钟的语音（经本人赞成收集） ， 就初步筛查出是否患有创伤后应激障碍、抑郁症、精力割裂、精力病和双相障碍 。 经查验 ， 这些主动阐发算法与专业精力病学家的定见达到了70%-100%的吻合度 。
心理健康危机在美国舒展 ， 自杀率达到二战以来的新高点 ， 加上精力病学范畴人才稀缺 ， 人们对人工智能寄予厚望 。 美国国防部正持续帮助AI东西的研究 ， 用于检测创伤后应激障碍 。 好比用于阐发疆场归来士兵的精力状况 ， 以判定该士兵是否适合从头遣调 。
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