出典：ATYUN AIプラットフォーム
新しい研究は、人間の音声パターンが精神疾患に関連する罹患する人のリスクを明らかにすることができることを示しています。この知見は、患者の早期診断することがあります。
若者が精神疾患に苦しむだろうかを決定し、これは、メンタルヘルスの専門家に推測ゲームである可能性があります。しかし、新しい技術は、精神疾患のリスクのある人たちが、人間に話をするのと同じくらい簡単になります識別するために、将来的に国民の関心の中に人間の音声パターンを分析することができます。
精神疾患は、統合失調症などの精神的健康状態、によって引き起こされることがあります。これと精神疾患としてうつ病や双極性障害が属しています。ありますが、そのような精神疾患に苦しんで家族が、精神衛生の専門家として、いくつかの既知の危険因子は、精神疾患に罹患するリスクが高いと思われるかわかりません。
近年では、研究者たちは、彼らのスピーチからの手がかりを見つけるためにリスクの高い言語を分析するのに役立つために、ターゲットコンピュータアルゴリズム、メンタルヘルスの専門家になっています。今週、研究者は、音声パターンは、人々が精神疾患に罹患していてもよいどの明らかに助けることが小規模な研究で報告されました。マウントサイナイ医科大学、ニューヨーク州精神医学研究所、カリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）や他の機関からの研究者が危険に若者の93の音声パターンを研究するためにコンピュータアルゴリズムを使用していました。記録されたインタビューのコンピューター分析は、数年前に実施しました。
アルゴリズムは不適切である単語を決定することができるように単語が符号化されます。そのため、このプログラムは、人が会話の過程で発生しますどのような問題かもしれ識別することができます。研究者は、アルゴリズムは、精神的な病気に苦しんでいる患者83％の正解率を特定することができると言います。チームは、被験者の第二のグループは、このプログラムを使用し、79％の正解率ことを見出しました。プログラムはまた、精神病エピソードと健常者と患者を区別することができ、精度は72％でした。シェリルコーコランは、マウントサイナイ医科大学の精神科の准教授で、研究のメンバーです。彼女は言った：「人々が会話の糸口を失う傾向がある場合、彼らは精神的な病気に苦しむ可能性が高いようです。」
コーコランのことができ、より巧みにほとんどよりコンピュータは、言語研究者を分析することと考えています。
彼女は言った：現在、メンタルヘルス「の変化のトピックは、彼らはコンピュータモデルは、精神疾患に苦しむだろう人たちが非常に重要である識別するために、より良い技術を開発するための言語のより詳細な分析が可能になります...見つけたとき」専門家は、精神疾患に罹患していてもよい誰かの現在の症状を観察することによって決定することができますが、精神疾患のリスクの多くの人々は完全な精神疾患に発展しません。精神疾患のリスク要因に苦しむ人々は、精神的な病気に苦しむ人々の唯一の約20％」と私たちは危険にさらされて精神的な病気を持っているように見えるので、私たちは人々をスクリーニングするために、このメソッドを使用することを願って：カークランドは言いました。私たちはそれらを評価し、治療を提供することができます。」
これはATYUN切り替え人工知能：メディアプラットフォーム、元のリンク統合失調症を予測する人工知能アルゴリズムを
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