这个重要发现,或带来更客观的精神疾病诊断和治疗方法!

发布时间:2022-05-14 4评论 1533阅读
这个重要发现,或带来更客观的精神疾病诊断和治疗方法-心理学文章-壹心理
原文标题:Algorithm that analyzes patients' speech, facial expressions holds promise for diagnosing mental illness, study finds
原文作者:Awais Aftab, MD
原文来源:https://www.fiercehealthcare.com/health-tech/mood-disorders-algorithms-predict-diagnoses-symptoms-study-finds
译者:文成
译者介绍:一名热爱心理学的翻译,喜欢慢火烹茶、无界生长,大爱阳光照出微尘的样子。


最近的一项研究发现,通过机器学习技术分析患者的言语和面部动作时,可以诊断出某些精神疾病及其症状。

 

研究认为,分析个体言语和面部动作,对于开创一项更为客观的精神疾病诊断和治疗方法具有重要意义。

 

该研究由费恩斯坦医学研究所助理教授、Northwell Health医疗集团早期治疗项目主任迈克尔·伯恩鲍姆 (Michael Birnbaum) 领导,旨在确定可否从精神分裂症谱系障碍患者和双相情感障碍患者的视听模式中获得可靠的推论,而这些患者的言语和面部表情变化都是既定的。

 

为了捕捉视听数据,伯恩鲍姆及其团队共记录了对 89 名被试人员的146 次评估访谈。


随后,他们使用公开可用的软件将视频和音频转换为可以分析的数据点。接下来,与IBM 分析师进行合作,后者通过算法来对数据进行分析。

 

研究表明,这些算法成功区分了被试人员的精神分裂症谱系障碍和双相情感障碍,并高度准确地识别了各种症状,包括情感淡漠、意志减退、缺乏声调变化、不合群、无价值感等。


研究人员普遍发现,抬高下巴或脸颊肌肉等面部特征是判断男性患者的最佳指标,而声音特征是判断女性患者的最常见指标。

 

与其他医学相比,“精神病学有点过时,”伯恩鲍姆认为。目前,精神疾病患者的症状大多靠自我呈述,这对于诊疗的助力或极为有限,甚至无益于有效诊疗。在精神病学领域,几乎无法获得像临床医生那样,通过X光射线或血液检查得出的客观实验室数据。

 

伯恩鲍姆表示,虽然诊断很重要,但症状才是成功治疗的决定因素。


诊断可能不会发生变化,但症状会有所波动。


“这也是我们跟踪患者进展的方式,”伯恩鲍姆说,对于那些可能无法准确描述自身症状、治疗效果存在风险的患者来说,症状识别至关重要。


如果这项技术能够适当嵌入临床工作流程中,随着时间的推移,其将为更频繁、更细致地评估患者提供可能。

 

伯恩鲍姆坦承,虽然该技术仍处于早期阶段,尚无法运用于具有临床意义的场景中,但其目标是实现“某种心理健康 X 光片”。

 

“精神病学迫切需要客观且具有临床意义的工具,”伯恩鲍姆强调,该技术并非要取代临床医生所做的工作,“我们需要的是改进收集数据的方式。”

 

根据伯恩鲍姆的说法,该技术意在建立一个“基线数字指纹”,继而在整个治疗过程中监测患者的进展。

 

伯恩鲍姆透露,下一步将临床工作流程中测试该技术的效果如何。


“我们需要确保我们兑现了这一承诺,”他说。


从技术的角度来看,实施起来并不复杂。临床医生可以在任何情况下记录患者情况,而用于生成数据的软件也都是公开可用的。


真正的挑战是如何将技术与电子病历结合起来,以解决报销和隐私相关的问题。当然,在伯恩鲍姆看来,这些挑战都不在话下。

 

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作者简介:Awais Aftab, MD。译者:文成。一名热爱心理学的翻译,喜欢慢火烹茶、无界生长,大爱阳光照出微尘的样子。本文转载自微信公众号:心榜(ID:psytop),200万心理工作者的从业指南。


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