Ob Sie Eine Psychische Erkrankung Haben Oder Nicht, Können Sie Durch Ein Gespräch Mit Diesem Modell Bestätigen

Es gibt subtile Zusammenhänge zwischen Geisteskrankheiten und Sprache, aber selbst erfahrene Ärzte verstehen sie nicht vollständig. Aus Datensicht ist jedoch zu erwarten, dass Algorithmen des maschinellen Lernens in der Sprachanalyse eingesetzt werden, um Personen zu identifizieren, die aufgrund abnormaler Sprachmerkmale eine psychische Erkrankung entwickeln könnten, und so zum Aufbau und zur Vorbeugung psychischer Gesundheit beizutragen.

Die psychische Gesundheit bedroht zunehmend das Leben von immer mehr Menschen. Einige Fachleute behaupten sogar, dass psychische Erkrankungen die größte Bedrohung des 21. Jahrhunderts darstellen.

Geisteskrankheit, auch als Geistesstörung und psychische Erkrankung bekannt. Dabei handelt es sich hauptsächlich um eine Störung der Gehirnfunktion, die zu Problemen bei kognitiven, emotionalen, willentlichen und verhaltensbezogenen Aktivitäten führt. Zu den häufigsten psychischen Erkrankungen zählen: Schizophrenie, Depression, Autismus, Demenz, Persönlichkeitsstörungen usw.

Psychische Erkrankungen beeinträchtigen das Privatleben erheblich und können auch zu einem destabilisierenden Faktor für die Gesellschaft werden.

Traditionelle Diagnose psychischer Erkrankungen: Vertrauen auf Experten

Auch die Diagnose psychischer Erkrankungen ist sehr wichtig. Eine rechtzeitige Diagnose kann den Patienten helfen, mit der Behandlung besser zurechtzukommen und sie besser zu erhalten. Wer eine „psychische Erkrankung“ als Entschuldigung vorbringen möchte, kann durch Beweise dazu gebracht werden, Gerechtigkeit zu akzeptieren.

Allerdings sind herkömmliche Diagnosemethoden ziemlich kompliziert.Eine gründliche psychiatrische Untersuchung, körperliche und neurologische Untersuchung, Bildgebung des Gehirns und neuropsychologische BewertungAnschließend stellte der Arzt eine vorläufige Diagnose.Kombiniert mit der vollständigen Krankengeschichte, insbesondere die persönliche Lebensgeschichte, die Krankengeschichte und damit verbundene soziale und psychologische Faktoren, werden analysiert und zusammengefasst, um das endgültige Urteilsergebnis zu erhalten.

Der traditionelle Ansatz hat jedoch auch seine Nachteile, wie etwa das Fehlen direkt beobachtbarer biologischer objektiver Indikatoren und die Abhängigkeit von der klinischen Beobachtung der Symptome und der persönlichen Erfahrung professioneller Ärzte.

Einige Studien haben gezeigt, dass sich anhand subtiler sprachlicher Merkmale das Risiko einer Person für die Entwicklung einer psychotischen Störung vorhersagen lässt. Allerdings können diese Merkmale normalerweise nicht manuell beobachtet werden und erfordern den Einsatz technischer Mittel. Hierfür ist maschinelles Lernen die beste Wahl.

„Selbst für erfahrene Ärzte ist es sehr schwierig, diese Nuancen in einem Gespräch zu hören, genauso wie der Versuch, winzige Bakterien mit den Augen zu sehen, was fast unmöglich ist.“

Neguine Rezai, Forscherin an der Abteilung für Neurologie der Harvard Medical School, sagte:Doch rechnergestützte Methoden wie das maschinelle Lernen können durchaus dazu beitragen, in der Sprache verborgene Feinheiten aufzudecken.Sie fügte hinzu: „Diese Methoden sind wie ein zusätzliches Mikroskop, um diese Anzeichen genau zu erkennen.“

Nuture, ein Submagazin, das sich auf die Berichterstattung über psychische Erkrankungen spezialisiert hat NPJ Schizophrenie-MagazinVorgesetzter,Emory University und Harvard UniversityForscher veröffentlichten ein Papier mit dem TitelEin maschineller Lernansatz zur Vorhersage von Psychosen mithilfe der semantischen Dichte und der Analyse latenter Inhalte》Sie nutzten die Technologie des maschinellen Lernens, um den verborgenen Zusammenhang zwischen Sprachmustern und psychischen Erkrankungen aufzudecken, und konnten die frühen Symptome psychischer Erkrankungen genau vorhersagen.

Linkadresse zum Artikel:

https://www.nature.com/articles/s41537-019-0077-9

Neue Diagnosemethode: Durch Textanalyse den Geheimnissen der Sprache auf der Spur

Um die Grundlage für Urteile aus der Sprache zu extrahieren, verwendeten sie zwei linguistische Variablen:Semantische DichteUndVerwendung von lautbezogenem Vokabular.

Die semantische Dichte ist eine Metrik, die zum Messen von „Mangel an Inhalt“ oder Mehrdeutigkeit verwendet wird. Verwenden Sie die mathematische Methode der Vektorentpackung, um einen linguistischen Marker für die semantische Dichte zu erhalten: Zerlegen Sie die Bedeutung eines Satzes in seine Kernideen.

Damit das Modell einen Beurteilungsmaßstab festlegen kann, Reddit Auf der Website 30.000Beiträge, erfassen Sie den Konversationsinhalt, verwenden Word2Vec Programm zur Analyse der Wörter im Gespräch. Die Verarbeitung und Analyse der Wörter erfolgt so, dass Wörter mit ähnlicher Bedeutung im „semantischen Raum“ nah beieinander liegen, Wörter mit sehr unterschiedlicher Bedeutung hingegen weit auseinander.

Anschließend wurden Sprachproben von 40 Patienten der North American Prodrome Longitudinal Study (NAPLS) an der Emory University erfasst und zwei Jahre lang beobachtet. Um das Modell zu trainieren, wurden Informationen von weiteren 30 Teilnehmern aus der zweiten Phase der Studie gesammelt.

Abschließend verglich das Forschungsteam die Gesprächsinformationen von NAPLS mithilfe einer maschinellen Lernanalyse mit den Basisdaten. Die Ergebnisse wurden dann mit den Daten der Folgeuntersuchungen verglichen, darunter auch mit den Daten derjenigen, die schließlich eine psychische Erkrankung entwickelten. Der Zusammenhang zwischen Sprache und Krankheitsrisiko wurde untersucht.

Die Ergebnisse zeigten, dass diejenigen in der analysierten Bevölkerung, die schließlich eine psychische Erkrankung entwickelten, einige gemeinsame Merkmale aufwiesen. In ihren GesprächenDie Verwendung von lautverwandten Wörtern (wie etwa Modalpartikeln) ist höher als der normale Standard und Wörter mit ähnlicher Bedeutung werden häufig verwendet..

In ihrem Ansatz wurde der Inhalt der Sprache verwendet, um psychische Erkrankungen vorherzusagen, undDie Genauigkeitsrate erreichte 93% .

Professor Elaine Walker, eine der Forscherinnen, sagte, dass die Behandlung psychischer Erkrankungen deutlich verbessert werden könnte, wenn gefährdete Personen früher identifiziert und präventiv eingegriffen werden könnte.

Mehr als nur Geisteskrankheiten, das Geheimnis des Gehirns liegt vor uns

Obwohl das Experiment aufgrund der begrenzten Anzahl an Proben eine hohe Genauigkeit erreichte, ist es auf Forschungsebene dennoch ein Erfolg. Die Forscher sagten außerdem, dass sie auf das Ziel der Perfektionierung und Produktisierung hinarbeiten und planen, in Zukunft mehr Daten zu verwenden, um diese Technologie zu testen und zu verbessern.

Auf jeden Fall hat die Anwendung neuer Technologien erneut bestätigt, dass wir die „verborgene Bedeutung“ der natürlichen Sprache aus Daten heraushören können.

In einer aktuellen Titelgeschichte des Nuture-Magazins wurde über eine erstaunliche Leistung berichtet.Forscher der Columbia University verbrachten acht Jahre damit, alle neuronalen Netzwerke und Verbindungen des Fadenwurms Caenorhabditis elegans zu kartieren.

Ein Drittel der Zellen dieses Fadenwurms sind Gehirnzellen. Die Kartierung der neuronalen Verbindungen zwischen den Gehirnzellen des Fadenwurms ist daher das erste Mal, dass Menschen die detaillierte Funktionsweise des Gehirns entschlüsseln konnten.

Auch die Erforschung psychischer Erkrankungen kann zur Erforschung des Gehirns beitragen. Obwohl die Entwicklung von KI, die neuronale Verbindungen nachahmt, mittlerweile zurückgegangen ist, ist die Erforschung der Geheimnisse des Gehirns ein Traum, der seit der Geburt der künstlichen Intelligenz existiert.

Diese Untersuchungen zu psychischen Erkrankungen sind nur kleine Entdeckungen, aberEs liefert nicht nur Informationen über psychische Erkrankungen, sondern hilft uns auch dabei, die Funktionsweise des Gehirns zu verstehen und beispielsweise abzuleiten, wie das Gehirn verschiedene Gedanken zusammenfügt.Es ist nicht zu leugnen, dass diese Entdeckungen zusammengenommen letztendlich ein neues Kapitel aufschlagen werden.

Der Einsatz leistungsfähigerer Algorithmen und Technologien hat zu neuen Durchbrüchen in der Diagnose und Behandlung geführt, doch die Technologie ist noch nicht mythisch genug, um alles zu übernehmen. Ich hoffe einfach, dass durch den Einsatz weiterer Methoden immer mehr Menschen ein gesünderes Leben ermöglicht wird.