语言是一个迷人的交流工具，可以让人们彼此分享想法。通常情况下，如果语言的清晰度和准确性使用得当，语言就会引起人们的共鸣。语言也是精神病学家评估病人特定精神病或精神障碍（包括精神分裂症）的工具。但是，这些评估往往取决于是否有训练有素的专业人员和需要足够的设施。
加入全球各地的IBM Research 计算精神病学和神经成像团体和大学成员组成的团队。
他们共同开发了一种人工智能（AI），能够相对精确地预测患者精神病的发作，克服上述评估障碍。他们的精神病预测AI的研究已经发表在世界精神病学杂志上。
该组织利用2015年IBM研究的发现，证明了使用AI来模拟后来发展为精神病的高风险患者的言语模式差异的可能性。具体而言，他们使用称为自然语言处理（NLP）的AI方法分别量化“言语贫乏”和“思想飞行”的概念作为句法复杂性和语义连贯性。
然后他们的人工智能评估了研究人员指导他们谈论一个小时的病人的言语模式。
“在我们以前的研究中，我们能够构建一个预测模型，其手动分数达到了80％的准确率，但是自动化的特征达到了100％”，IBM Research的首席研究员兼计算精神病学和神经成像组的经理，告诉未来主义。
对于他们的新研究，研究人员评估了一个从事不同类型言语活动的大得多的患者群体：谈论他们刚才阅读的一个故事。Cecchi说，通过使用他们从2015年的研究中学到的知识来训练他们的精神病预测AI，该团队能够建立患者言语模式的回顾模型。
根据这项研究，这个系统可以预测精神病患者的最终发病率为83％。如果将其应用于来自第一项研究的患者，则AI将以79％的准确度预测患者最终发展为精神玻
AI收缩？
IBM研究人员的精神病预测AI最终可能会帮助精神健康从业者和病人。正如Cecchi在2017年的IBM研究报告中所写的那样，传统的评估患者的方法是非常主观的。他和他的团队认为，使用AI和机器学习作为所谓的计算精神病学工具可以消除这种主观性，并提高准确评估的机会。
这项新的研究只是IBM Research计算精神病学研究的一部分。早在2017年，Cecchi的团队和艾伯塔大学的研究人员通过IBM Alberta高级研究中心进行了一项研究。这项特别的工作将神经影像学技术与人工智能相结合，通过分析病人的大脑扫描来预测精神分裂症。
至于新的研究，切奇认为这可能是向更广泛的公众提供神经精神评估的一个重要步骤，改善精神病发病的诊断可能会导致改善治疗。
“这个系统可以用在，例如，在诊所。Cecchi告诉未来主义说，被认为处于危险之中的患者可以快速而可靠地进行分类，以便（总是有限的）资源可以用于那些被认为很有可能首发精神病的人。没有专业人员或诊所的人可以通过精神病预测AI发送音频样本进行远程评估。
正如切基告诉未来主义，这种方法也不限于精神玻他说：“在其他情况下也可以采用类似的方法，例如抑郁症。事实上，IBM研究人员已经在探索计算精神病学的潜力，以帮助诊断和治疗其他疾病，包括抑郁症，帕金森病和阿尔茨海默病，甚至是慢性疼痛。
人工智能是真正的医学革命，随着这些先进的系统达到主流，我们将进入一个新的医疗时代，希望这是一个任何人，任何地方都能获得最佳诊断和治疗选择的时代。
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