637
機器人
識別有自殺念頭的人，人工智能顯示慈悲的力量！後院活動部
科學家們已經通過計算機程序來培養基於腦部掃描的自殺想法的人。研究人員說，這項研究不大，但是該方法可能有一天可用於診斷心理健康狀況。
世界各地近一百萬人每年都因自殺死亡，預測自殺仍然很困難，特別是因為許多人在談論這個問題感到不舒服。在《自然通訊》雜誌今天發表的一項研究中，研究人員觀察了兩組成年人的大腦活動：一個有自殺念頭的人，一個沒有自殺的人，而他們也在思考“邪惡”或“讚美”等詞。將這些數據提供給一個算法，該算法學會了以91％的準確度預測誰有自殺意念，還以94％的準確率預測誰嚐試自殺。
這個算法並不完美，醫學檢測也是不一樣的。它也可能不會廣泛使用，因為腦部掃描是昂貴的。但是，“采用這種附加方法是件好事，” 卡內基梅隆大學心理學家馬塞爾·恰斯（Marcel Just）說。
三十四名誌願者參加了這項研究：17名有自殺念頭，17名沒有。誌願者閱讀30組詞語正麵的“幸福”、消極的“殘酷”或與死亡相關的詞“自殺”，並思考這些詞語的含義。這些都在一項稱為fMRI的腦部掃描監控下。
隻要我們考慮一個給定的主題，我們的神經元就會以一種特定的方式激發。例如，您的神經元可能因為“錘子”這個詞而進入一種激發模式，因為“狗”這個詞進入另一種模式。這樣的測量模式比其他僅研究被激活的大腦區域的腦研究更準確。
研究人員發現，“死亡”，“麻煩”，“無憂無慮”，“好”，“讚”，“殘酷”六個字的回應顯示了兩組參與者之間最大的差異。他們把機器學習算法的結果公布給誌願者，但是隱匿了其中一個。對於任何給定的單詞，他們告訴程序哪些神經激活模式來自哪個組。然後，給了他們隱匿者的結果，並要求算法預測該人屬於哪個組。機器在91％的時間裏得到了正確的答案。在第二個實驗中，科學家們使用相同的方法來教授一個算法來區分那些沒有嚐試過自殺的人，而這一次的準確率為94％。
多倫多大學的神經科學家布萊克·理查茲（Blake Richards）說，結果很有趣，但可能不夠強大，無法使測試對診斷有用。而活動模式仍然是相關性，而不是因果關係。他說：“無論是否有人要自殺，這無疑是一個生物依據。” “我們精神生活的每個方麵都有一個生物基礎，但問題是這些事情的生物學基礎是否可以被fMRI充分利用，以真正開發可用於臨床環境的可靠測試。”結果的準確性可能很高，但是為了使該程序在臨床環境中有用，並且為了證明任何類型的醫療幹預，它要達到基本上是完美的。
隻要承認少數參與者是今天研究的局限性。不過，他認為，未來該算法可用於診斷具有自殺念頭的人，甚至可以檢查精神障礙治療是否正常。為了提高算法的準確性，他想對更多的誌願者進行更多的研究，並嚐試區分被診斷患有特定精神障礙的人群。
最後更新：2017-10-31 08:47:21