來源：生策會編譯

華盛頓大學醫學院（University of Washington）發表的新型人工智慧模型被訓練用來檢視日常訊息，並在近日的一項研究中證實能夠準確揪出心理疾病惡化的警訊。

研究人員發現自然語言處理（natural language process）人工智慧與精神科醫生同樣能發現某些認知扭曲跡象（cognitive distortions）的情形，而這是心理健康惡化的跡象。

發表於《Psychiatric Services》期刊的這項研究中，研究人員訓練人工智慧尋找和區分幾種常見的認知扭曲，包括心理篩選、過早下結論、以偏概全等情形。

研究人員隨後提供該模型39名患者12周的訊息，總共超過7300則，而這些訊息也同時經過專家註解。最終，人工智慧在分析訊息時表現出與人類幾乎相同的速度。

研究人員表示，這項技術可以帶來許多好處。首先，人工智慧可以發現心理健康惡化的潛在警訊，這些訊號可能會因臨床醫生過勞，或先前未曾接受從文字中找出認知扭曲情形的訓練而被忽視。

研究人員表示，當與人見面時，我們會有不同的情景。我們有視覺線索、聽覺線索，還有在訊息中沒有出現的資訊。這些都是訓練模型的關鍵。這項模型也可以遠端運作，並整合到可穿戴健康追蹤器或智慧型手機的監控系統中。

新聞來源：AI spots signs of mental health issues in text messages on par with human psychiatrists: UW study