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人工智能可成功檢測焦慮跡象,準確率超過92%

時間:2021-12-08 15:26:43來源:

導語:?近日,有研究人員使用人工智能(AI),檢測焦慮的行為跡象,準確率超過90%,還建議人工智能在未來可以應用于解決心理健康和福祉問題。

  隨著科技發(fā)展,人工智能漸漸融入生活的方方面面。在醫(yī)療領域,學者與研究者逐步使用人工智能進行疾病診斷與治療,這方面取得了一定的進展。近日,有研究人員使用人工智能(AI),檢測焦慮的行為跡象,準確率超過90%,還建議人工智能在未來可以應用于解決心理健康和福祉問題。

  在新冠疫情爆發(fā)后的這兩年里,還有出現(xiàn)了一場又一場的氣候災難,越來越多的人感到焦慮。這項研究似乎表明,人工智能可以提供一種非??煽康臏y量方法,來識別某人焦慮的跡象。

  研究中創(chuàng)建了一個典型焦慮表現(xiàn)行為的活動數(shù)據(jù)集,供傳感器檢測,包括閑坐、咬指甲、指關(guān)節(jié)開裂和敲擊手。參與者戴著記錄動作的傳感器,按照特定的順序進行一系列活動。研究者使用深度學習算法和計算混合模型分析參與者的行為。

  根據(jù)美國精神病學協(xié)會(APA)的數(shù)據(jù),焦慮癥是最常見的精神障礙形式。研究人員認為,人工智能可以幫助分析、診斷、治療和監(jiān)測焦慮癥(AD)等心理障礙。

  研究提出了一種人類活動識別(HAR)的方法,來識別與焦慮癥有關(guān)的一些行為。為了建立這樣的模型,研究者使用智能手機的運動傳感器和慣性測量單元(IMU)創(chuàng)建了一個具有獨特功能的焦慮行為的新數(shù)據(jù)集。

  另外,研究還創(chuàng)建了幾個基于深度學習的模型,并與隨機森林和梯度提升算法(random forest and gradient boost algorithms)進行了比較。研究證實,其中一個由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)和長短時記憶(LSTM)組成的深度模型,比其他模型表現(xiàn)更好,在識別焦慮相關(guān)行為達到超過92%的準確率。

  研究人員認為,人工智能和傳感器技術(shù)領域的快速發(fā)展,使處理與精神、情緒和行為障礙相關(guān)的數(shù)據(jù)成為可能。未來可以進一步研究和探索,以了解難以言喻的行為,并改善整體心理健康。

標簽: 人工智能

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