本文摘要：临床抑郁症抑郁症可以展现出为多种不同的症状，从“精力失去”到“犹豫不决”——这是一种明确的标准，使得这种情况很难在高度确认的情况下临床出来。现在，麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的研究人员正在研究一种算法，可以避免这种猜测。他们用于了142个病人的文本和音频数据——其中30个早已被临床出有患上抑郁症——来培训一种机器学习算法，以便在语音中仔细观察抑郁症的迹象。 说出语气值得注意的是，研究人员检测了患者的语气，而某种程度是他们用于的特定词语。

临床抑郁症抑郁症可以展现出为多种不同的症状，从“精力失去”到“犹豫不决”——这是一种明确的标准，使得这种情况很难在高度确认的情况下临床出来。现在，麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的研究人员正在研究一种算法，可以避免这种猜测。他们用于了142个病人的文本和音频数据——其中30个早已被临床出有患上抑郁症——来培训一种机器学习算法，以便在语音中仔细观察抑郁症的迹象。

说出语气值得注意的是，研究人员检测了患者的语气，而某种程度是他们用于的特定词语。这项技术使得模型胆怯地准确：它需要辨识出有被临床为抑郁症的受试者，成功率为77％。但在我们之后将人工智能作为临床现实世界中的精神障碍的工具之前，我们必需对这些结果所持保有态度。AI疗法尽管聊天机器人最近开始协助人们应付抑郁症，但它们无法代替人类治疗师，最少目前如此。

有过于多的变量，虽然77％听得一起很有期望，一个假阳性可能会引发相当严重的道德忧虑。例如，人工智能临床工具有可能落到坏人之手——比如你的雇员或保险公司。

但研究人员对他们的机器学习模型检测抑郁症的能力所持现实态度。他们没代替人类治疗师，而是将其视作临床医生的一个工具。

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