あなたが精神疾患を患っているかどうかは、このモデルとチャットすることで確認できます

精神疾患と言語の間には微妙な関係がありますが、経験豊富な医師でもこの関係を完全には把握できていません。しかし、データの観点から見ると、機械学習アルゴリズムは言語分析に使用され、異常な言語特徴から精神疾患に発展する個人を発見し、それによってメンタルヘルスの構築と予防に役立つことが期待されています。

メンタルヘルスは徐々に多くの人々の命を脅かしています。 21世紀における最大の脅威は精神疾患であると主張する専門家もいます。

精神疾患。精神障害または精神疾患とも呼ばれます。これは主に脳機能の障害を指し、認知、感情、意志、行動活動に問題が生じます。一般的な精神疾患には、統合失調症、うつ病、自閉症、認知症、人格障害などが含まれます。

精神疾患は個人の生活に深刻な影響を与え、社会の不安定要因となる可能性があります。

精神疾患の従来の診断: 専門家への依存

精神疾患の診断も非常に重要であり、適時に診断できれば、患者が「精神的判断」を口実に弁解したい人にとって、証拠を使用することでそれが可能になる可能性がある。正義を受け入れること。

しかし、従来の診断方法は比較的面倒です。詳細な精神医学的検査、理学的および神経学的検査、脳画像および神経心理学的評価最後に、医師は暫定的な判断を下し、さらに決定を下す必要があります。完全な病歴情報と組み合わせる、特に個人の生活歴、病歴、および関連する社会的および心理的要因が分析および要約されて、最終的な判定結果が得られます。

従来の方法には、直接目に見える生物学的客観的指標がないこと、症状の臨床観察や専門医師の個人的な経験に依存していることなどの欠点もあります。

また、言語の微妙な特徴を利用して、人の精神病発症リスクを予測できる可能性があることを示唆する研究もあります。ただし、これらの特性は通常、手動で観察することはできず、何らかの技術的手段の助けが必要となるため、機械学習が最良の選択となっています。

「経験豊富な医師であっても、会話の中でこれらのニュアンスを聞き取ることは非常に困難です。それは小さな細菌を目で見ようとするようなものです。それはほとんど不可能です。」

ハーバード大学医学部神経学科の研究者、ネグイン・レザイ氏は次のように述べています。しかし、機械学習などの計算手法を使用して、言語に隠された微妙な点を明らかにすることは可能です。”。彼女はさらに、「これらの方法は、兆候を正確に検出するために顕微鏡を追加するようなものです。」と付け加えた。

精神疾患の報道を専門とするサブマガジン「Nuture」にて NPJ 統合失調症マガジン優れた、エモリー大学とハーバード大学研究者らは「」というタイトルの論文を発表した。意味密度と潜在コンテンツ分析を用いた精神病予測への機械学習アプローチ》、彼らは機械学習テクノロジーを使用して言語パターンと精神疾患の間の隠れた関係を明らかにし、精神疾患の初期症状を正確に予測することができました。

記事リンクアドレス：

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

新しい診断方法: テキスト分析から言語の秘密を明らかにする

言語から判断の根拠を明らかにするために、彼らは 2 つの言語変数を使用しました。意味密度そして音に関連した語彙の使用。

意味密度は、「コンテンツの貧困」または曖昧さを測定するために使用される指標です。ベクトル アンパッキングの数学的手法を使用して、意味密度の言語マーカーを取得します。つまり、文の意味をその中心となる概念に分解します。

モデルが判断基準を確立するには、 レディット ウェブサイト上で 30,000投稿、会話内容のキャプチャ、および使用 Word2Vec 会話中の単語を分析するプログラム。単語は、「意味空間」内で同様の意味を持つ単語が互いに近くなり、より大きな意味を持つ単語が遠くなるように処理および分析されます。

次に、エモリー大学の北米前駆縦断研究 (NAPLS) における 40 人の患者からの音声サンプルが入力され、2 年間追跡されました。モデルをトレーニングするために、研究の第 2 フェーズでは追加の 30 人の参加者からも情報が収集されました。

最後に、研究チームは機械学習分析を通じて NAPLS からのセッション情報をベースライン データと比較しました。再合成は、最終的に精神疾患を発症した人を含む追跡データと比較されました。言語と病気のリスクの間には関連性があります。

その結果、分析対象となった人々のうち、最終的に精神疾患を患った人々には、会話の内容に次のような共通の特徴があることが判明した。音声関連アイテム（モーダル助詞など）の使用率が通常より高く、同様の意味の単語が頻繁に使用されます。

彼らのアプローチでは、精神疾患は言語の内容によって事前に予測され、実験では精度は93%に達しました 。

研究者の一人であるエレイン・ウォーカー教授は、リスクのある個人を早期に特定し、予防的介入措置を講じることができれば、精神的な問題は大幅に改善できると述べた。

精神疾患以上に脳の謎が待っている

実験は高い精度を達成しましたが、サンプル数が限られていたため、研究レベルではまだ成功でした。研究者らはまた、完成と製品化に向けて進んでおり、将来的にはより多くのデータを使用してこの技術をテストし、改善する予定であると述べた。

いずれにせよ、新技術の適用により、自然言語の「倍音」がデータから聞こえることが改めて確認されました。

『Nuture』誌の最新号の表紙記事で、驚くべき成果が取り上げられました。コロンビア大学の研究者は8年をかけて、線虫のすべての神経ネットワークと接続を完全にマッピングしました。

この線虫の細胞の 3 分の 1 は脳細胞であるため、線虫の脳細胞の神経接続をマッピングすることで、人類が脳の詳細な仕組みを解読したのは初めてです。

精神疾患の研究も脳の探求に貢献していますが、神経接続を模倣するAI開発の道は現在では衰退していますが、脳の謎を探求することは人工知能の誕生以来存在していた夢でした。

こうした精神疾患の探究は小さな発見にすぎませんが、精神疾患に関する情報を明らかにするだけでなく、アイデアをまとめる方法など、脳の仕組みを理解するのにも役立ちます。こうした発見の積み重ねが、やがて新たな章へとつながっていくことは間違いありません。

より強力なアルゴリズムとテクノロジーの使用により、診断と治療に新たな画期的な進歩がもたらされましたが、テクノロジーはまだすべてを引き継ぐほど神話的ではありません。より多くの方法が介入することで、より多くの人々がより健康的な生活を送ることができることを願うばかりです。