Lucius N. Littauer教授和纽约大学医学院精神病学系主任及高等研究员Charles R. Marmar表示：“我们的研究结果表明，基于言语特色可用于诊断PTSD，并且经由进一步的改进和验证，在不久的将来这项技能有望运用于临床事情中。
”

压力和创伤后应激障碍（PTSD）干系的大脑区域 图片来源：美国国立卫生研究院

全天下超过70％的成年人在其生平中的某个阶段经历过创伤事宜，在一些穷苦国家中，高达12％的人罹患PTSD。
当触发事宜发生时，这些人会经历强烈持久的痛楚。

这项研究的作者说，PTSD的诊断常日是通过临床访谈或自我评估报告来确定的，这些评估本身就随意马虎产生偏倚。
这使得探寻像实验室指标等客不雅观、可丈量的生理标记物成为研究者们努力发展的方向，但其进展缓慢。

AI如何学习

在该研究中，研究团队利用统计机器学习方法，也便是随机森林算法。
借助这种方法，AI可以“学习”如何根据实例对不同个体进行分类。
依据此种模型构建的“决策”规则和数学模型会随着演习数据量的增加，提高其决策的准确度。

研究职员首先选取了53名参加了伊拉克和阿富汗战役后罹患军事行动干系的PTSD的退伍军人以及78名没有这种疾病的退伍军人作为研究工具，记录了长达数小时称为临床用PTSD诊断量表（CAPS）的标准化诊断访谈过程。

这些录音随后被录入曾开拓过语音助手Siri的SRI国际公司的语音软件中。
通过访谈过程的瞬时的感情爆发点，该团队的人工智能程序通过一定模式，筛选产生了40,526个基于言语的特定模式。

之后，利用随机森林的算法将特定的语音模式与PTSD干系联，个中包括不太清晰的语音和没有生气和活力的语音语调，这两种措辞特色模式都曾被认为有助于诊断PTSD。

虽然目前的研究没有探索到造成PTSD背后的疾病机制，但理论上认为创伤事宜改变了处理感情和肌张力的大脑回路，而这可能会影响一个人的声音。

展望未来

对付未来，该研究团队操持让AI语音工具进行更多数据学习，在独立样本上进一步验证，并申请政府批准临床利用该工具。

纽约大学医学院精神病学系兼职助理教授Adam Brown阐明说道，“语音是一种极佳的研究工具，可用于自动诊断系统，并且由于它可以廉价、远程和非侵入性地被丈量得到，其未来可能作为PTSD检测智能APP的一部分。
”

“目前PTSD检测研究中利用的语音剖析技能属于我们的语音剖析平台SenSay Analytics™所涉及的功能范围，”SRI International语音技能与研究（STAR）实验室主任Dimitra Vergyri说。
“软件剖析单词并结合语音的频率、节奏、语气和发音特色，进而推断说话者的状态，包括情绪、感情、认知、康健、生理康健和沟通质量。
该技能已参与像Oto，Ambit和Decoded Health这样的新兴家当的一系列工业运用中。
”

资讯来源：

NYU Langone Health

参考文献：

Charles R. Marmar et al. Speech‐based markers for posttraumatic stress disorder in US veterans, Depression and Anxiety(2019). DOI: 10.1002/da.22890

作者信息

编译：Hanoch（brainnews创作团队成员）

校审/排版：Simon （brainnews编辑部）

题图来源：elitemusic.ca