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通过声音就能诊断出抑郁症?抑郁症检查费用是多少

2022-05-20 15:14:04 责任编辑:PH 10 31

  如何快速检测自己是否有焦虑、抑郁等心理健康问题?研究发现,抑郁症检查费用是多少?人工智能和机器学习等技术可能有助于通过测试受试者的语言来判断他们的心理状态。当技术成熟时,患者可以在家里跟踪自己的心理状况。这篇文章来自编辑,希望能启发你。

  想象一下,有一种测试可以快速简单地测量体温或血压,但可以可靠地识别焦虑症或预测抑郁症的复发。

通过声音就能诊断出抑郁症?抑郁症检查费用是多少  卫生保健供应商有很多工具来衡量患者的身体状况,但是没有一种可靠的方法来评估患者的心理健康状况。

  目前,一些人工智能研究人员认为,一个人的声音可能是理解其精神状态的关键,人工智能非常适合检测这些声音变化。

  但现在一些人工智能研究人员认为,一个人的声音可能是理解其心理状态的关键,而人工智能非常适合检测这些声音变化。因此,研究人员可以开发一套应用程序和在线工具来跟踪用户的心理状态,并开发一个程序,为远程医疗和呼叫中心提供实时心理健康评估。

  心理学家、助理教授玛丽亚·埃斯皮诺拉(MariaEspinola)表示,心理学家早就知道,一些心理健康问题不仅可以通过听一个人说什么来检测,还可以通过听他说话来检测。

  对于抑郁症患者,埃斯皮诺拉说:他们说话的方式通常更单调、更温和、更柔和、音调范围更小、音量更低。他们在说话的过程中会停下来,经常说话时会停下来。

  她说,焦虑症患者的身体会感到更加紧张,这也会改变他们的声音。

  今天,机器学习研究人员正在使用这些类型的声音特征来预测抑郁和焦虑,以及其他精神疾病,如精神分裂症和创伤后应激障碍。即使是训练有素的专家也可能看不到深度学习算法中捕获的其他模型和特征。

  凯特·本特利(KateBentle),哈佛医学院助理教授,马萨诸塞州总医院(MassachustsGeneralhospital)临床心理学家,说:我们现在使用的技术可以提取一些人类耳朵无法识别的特征,但这些特征是有意义的。

  她说:在寻找生物学或更客观的精神疾病诊断指标时,有许多令人兴奋的事情超越了传统上更主观的评估形式,如临床医生评估的访谈或自我报告的测量。研究人员正在跟踪的其他因素包括活动水平、睡眠模式和社交媒体数据的变化。

  为了测试这项新技术,我首先从健康科技公司SondeHealth下载了心理健康(MentalFitness)应用程序,看看我是否感到不适,是否有严重问题的迹象,或者只是情绪低落。这个免费应用的描述是语音驱动的心理健康跟踪和日志产品。我在APP上记录了一个30秒的口头日志,会给我的心理健康打1到100分。

  一分钟后,我得到了评估分数:52分,不是很好。APP警告,请多注意。

  应用程序指出,在我的声音中检测到的活动明显较低。我在想,这个声音听起来很单调,仅仅因为我一直在试图安静地说话吗?我应该听从应用程序的建议,通过行走或组织空间来改善我的心理健康吗?

  后来,在两次采访之间,我感到紧张,所以我测试了另一个语音分析程序,重点是检测焦虑程度。压力波形测试是由医疗和保险集团新诺(Cigna)和人工智能专家EllipsisHealth开发的免费在线工具,可以使用60秒的录音样本来评估压力水平。

  是什么让你晚上睡不着觉?这是该网站的提示。在我花了一分钟的时间谈论我持续的担忧后,这个节目给我的录音打了分,并给我发了一封电子邮件:你的压力水平是中等的。与Sonde的应用程序不同,新诺的电子邮件没有提供有用的改进建议。

  其他一些技术可能会增加一个有益的人际互动层。例如,加州伯克利公司的金星最近在一轮融资中筹集了2000万美元。该公司的创始人是GraceChang和RimaSeilovaOlson,他们都有过共同的经历,很难获得心理健康护理。金星为远程医疗和呼叫中心提供商开发技术,帮助他们确定哪些患者可能从进一步的支持中受益。

  例如,使用Kintsugi的语音分析程序,护士可能会被提示多花一分钟时间询问一个孩子的父母自己的健康状况。

  开发这些类型的技术可能存在偏见问题。我们应该确保对所有患者公平,并获得相同的服务,无论他们的年龄、性别、种族和国籍。GraceChang说:要使机器学习模型发挥良好的作用,我们需要一个非常庞大、多样化和强大的数据集。他指出,Kintsugi使用来自世界各地的语音记录,涵盖了许多不同的语言,以防止偏见。

  新兴领域的另一个主要问题是隐私,尤其是可以用来识别个人身份的语音数据。

  即使患者同意记录,问题也存在。除了评估患者的心理健康外,一些语音分析程序还使用这些记录来开发和改进他们的算法。

  本特利说,另一个挑战是,消费者可能不相信机器学习和所谓的黑匣子算法。即使是开发人员自己也无法完全解释这些算法的工作模式,尤其是预测功能。

  我们需要创建算法(UCLA)神经科学与人类行为校(UCLA)神经科学与人类行为塞梅尔研究所(AlexandYou)博士说,这与许多研究人员对人工智能和机器学习的普遍担忧相呼应:在项目的训练阶段,即使有,人类的监督也很少。

  目前,亚历山大·杨仍然对语音分析技术的潜力持谨慎乐观态度,尤其是将该技术作为患者监测自身的工具。

  他说:我相信你可以建模人们的心理健康状况,或者用一般的方法来测试他们的心理健康状况。但人们也喜欢自我监测,尤其是那些患有慢性病的人。

  在自动语音分析技术进入主流应用之前,也有人呼吁严格测试其准确性。

  我们不仅需要们不仅需要验证更多的语音技术,还需要验证基于其他数据流的人工智能和机器学习模型。我们需要从大规模、精心设计的具有代表性的研究中进行验证。

  在此之前,人工智能驱动的语音分析技术仍然是一个有前途但未经证实的工具。抑郁症检查费用是多少?然而,最终,它可能成为衡量心理健康的日常方法。


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