Que Vous Souffriez Ou Non D'une Maladie Mentale, Vous Pouvez Le Confirmer En Parlant À Ce Modèle
Il existe des liens subtils entre la maladie mentale et le langage, mais même les médecins expérimentés ne les comprennent pas entièrement. Mais du point de vue des données, les algorithmes d’apprentissage automatique devraient être utilisés dans l’analyse du langage pour identifier les individus susceptibles de développer une maladie mentale à partir de caractéristiques linguistiques anormales, contribuant ainsi à construire et à prévenir la santé mentale.
La santé mentale menace progressivement la vie d’un nombre croissant de personnes. Certains professionnels affirment même que la maladie mentale est la plus grande menace du 21e siècle.
Maladie mentale, également connue sous le nom de trouble mental et maladie psychologique. Il s’agit principalement d’un trouble du fonctionnement cérébral qui entraîne des problèmes dans les activités cognitives, émotionnelles, volitives et comportementales. Les maladies mentales courantes comprennent : la schizophrénie, la dépression, l’autisme, la démence, les troubles de la personnalité, etc.
La maladie mentale affecte gravement la vie personnelle et devient également un facteur déstabilisateur pour la société.
Diagnostic traditionnel des maladies mentales : s'appuyer sur des experts
Le diagnostic de maladie mentale est également très important. Si le diagnostic est effectué à temps, il peut aider les patients à mieux gérer la maladie et à mieux recevoir le traitement. Pour ceux qui veulent utiliser la « maladie mentale » comme excuse, les preuves peuvent les amener à accepter la justice.
Cependant, les méthodes de diagnostic conventionnelles sont plutôt compliquées.Un examen psychiatrique approfondi, un examen physique et neurologique, une imagerie cérébrale et une évaluation neuropsychologiqueLe médecin a ensuite posé un diagnostic préliminaire.Combiné avec un historique médical complet, en particulier les antécédents personnels, les antécédents médicaux et les facteurs sociaux et psychologiques connexes, sont analysés et résumés pour donner le résultat du jugement final.
L’approche traditionnelle présente également des inconvénients, comme l’absence d’indicateurs biologiques objectifs directement observables et le recours à l’observation clinique des symptômes et à l’expérience personnelle des médecins professionnels.
Certaines études ont montré que des caractéristiques subtiles du langage peuvent être utilisées pour prédire le risque qu’une personne développe un trouble psychotique. Cependant, ces caractéristiques ne peuvent généralement pas être observées manuellement et nécessitent l’utilisation de certains moyens techniques, et l’apprentissage automatique devient le meilleur choix.
« Même pour les médecins expérimentés, essayer d’entendre ces nuances dans une conversation est très difficile, tout comme essayer de voir de minuscules bactéries avec vos yeux, ce qui est presque impossible. »
Neguine Rezai, chercheuse au département de neurologie de la faculté de médecine de Harvard, a déclaré :Mais les méthodes informatiques telles que l’apprentissage automatique sont capables de révéler les subtilités cachées dans le langage." Elle a ajouté : « Ces méthodes sont comme l'ajout d'un microscope pour détecter avec précision ces signes. »
Dans Nuture, un sous-magazine spécialisé dans les reportages sur les maladies mentales Magazine NPJ sur la schizophréniesupérieur,Université Emory et Université HarvardLes chercheurs ont publié un article intituléUne approche d'apprentissage automatique pour prédire la psychose en utilisant la densité sémantique et l'analyse du contenu latent》Ils ont utilisé la technologie de l’apprentissage automatique pour découvrir le lien caché entre les modèles de langage et la maladie mentale, et ont pu prédire avec précision les premiers symptômes de la maladie mentale.
Adresse du lien vers l'article :
https://www.nature.com/articles/s41537-019-0077-9
Nouvelle méthode de diagnostic : découvrir les secrets du langage à partir de l'analyse de texte
Pour extraire la base des jugements du langage, ils ont utilisé deux variables linguistiques :Densité sémantiqueetUtilisation du vocabulaire lié aux sons.
La densité sémantique est une mesure utilisée pour mesurer le « manque de contenu » ou l’ambiguïté. Utiliser la méthode mathématique du déballage vectoriel pour obtenir un marqueur linguistique de densité sémantique : décomposer le sens d'une phrase en ses idées fondamentales.
Afin que le modèle puisse établir une référence de jugement, Reddit Sur le site 30 000publications, capturez le contenu de la conversation, utilisez Word2Vec Programme pour analyser les mots dans la conversation. Les mots sont traités et analysés de manière à ce que ceux ayant des significations similaires soient proches les uns des autres dans « l’espace sémantique », tandis que ceux ayant des significations très différentes soient éloignés.
Ensuite, des échantillons de discours de 40 patients de l’étude longitudinale sur les prodromes nord-américains (NAPLS) de l’Université Emory ont été saisis et suivis pendant deux ans. Pour former le modèle, des informations ont été collectées auprès de 30 participants supplémentaires de la deuxième phase de l’étude.
Enfin, l’équipe de recherche a comparé les informations de conversation du NAPLS avec les données de base à l’aide d’une analyse d’apprentissage automatique. Les résultats ont ensuite été comparés aux données de suivi, y compris celles des personnes qui ont finalement développé une maladie mentale. Le lien entre la langue et le risque de maladie a été obtenu.
Les résultats ont montré que parmi la population analysée, ceux qui ont finalement développé une maladie mentale présentaient certaines caractéristiques communes. Dans leurs conversations,L'utilisation de mots liés au son (tels que les particules modales) est plus élevée que la norme normale, et des mots ayant des significations similaires sont fréquemment utilisés..
Dans leur approche, le contenu du langage a été utilisé pour prédire la maladie mentale, etLe taux de précision a atteint 93% .
La professeure Elaine Walker, l’une des chercheuses, a déclaré que si les personnes à risque pouvaient être identifiées plus tôt et que des interventions préventives pouvaient être mises en œuvre, des améliorations significatives pourraient être apportées au traitement des maladies mentales.
Plus qu’une simple maladie mentale, le mystère du cerveau nous attend
Bien que l’expérience ait atteint une grande précision, en raison du nombre limité d’échantillons, elle constitue néanmoins un succès au niveau de la recherche. Les chercheurs ont également déclaré qu'ils se dirigeaient vers l'objectif de perfectionnement et de productisation, et prévoyaient d'utiliser davantage de données pour tester et améliorer cette technologie à l'avenir.
Quoi qu’il en soit, l’application des nouvelles technologies a une fois de plus confirmé que nous pouvons entendre le « sens caché » du langage naturel à partir des données.
Dans un récent article de couverture du magazine Nuture, une réalisation étonnante a été présentée.Des chercheurs de l'Université de Columbia ont passé huit ans à cartographier tous les réseaux neuronaux et les connexions du ver nématode Caenorhabditis elegans.
Un tiers des cellules de ce nématode sont des cellules cérébrales. La cartographie des connexions neuronales entre les cellules cérébrales du nématode est donc la première fois que les humains déchiffrent le fonctionnement détaillé du cerveau.
La recherche sur les maladies mentales peut également aider à explorer le cerveau. Bien que le développement de l’IA imitant les connexions neuronales soit désormais en déclin, explorer les mystères du cerveau est un rêve qui existe depuis la naissance de l’intelligence artificielle.
Ces explorations sur la maladie mentale ne sont que de petites découvertes, maisEn plus de révéler des informations sur la maladie mentale, cela nous aide également à comprendre comment fonctionne le cerveau, par exemple en déduisant comment le cerveau assemble différentes pensées.Il est indéniable que ces découvertes, accumulées, finiront par ouvrir un nouveau chapitre.
L’utilisation d’algorithmes et de technologies plus puissants a apporté de nouvelles avancées en matière de diagnostic et de traitement, mais la technologie n’est pas encore suffisamment mythique pour tout prendre en charge. J’espère simplement que l’intervention de davantage de méthodes permettra à de plus en plus de personnes d’avoir une vie plus saine.
