近期，一项由伦敦大学学院神经学院科学家开发的研究发现，AI语言模型在精神疾病诊断中具有潜在的应用价值。研究人员利用这些工具特征化了被诊断患有精神分裂症的患者语音中的细微特征。
该研究发表于《美国国家科学院院刊》，旨在探讨自动语言分析如何帮助医生和科学家对精神疾病进行诊断和评估。目前，精神疾病的诊断主要依赖与患者及亲近人士交谈、血液检查以及脑扫描等测试，这些方法仅起辅助作用。
然而，这种诊断方法存在精确度不足的问题，限制了对精神疾病成因更深入的理解，并阻碍了治疗效果的监测。为了解决这一问题，研究团队让26名精神分裂症患者和26名对照组参与者完成两个言语流畅性任务。
研究人员使用了一个经过训练的AI语言模型来分析参与者的回答。他们测试人们自发回忆的词是否能被AI模型预测，并评估了精神分裂症患者的可预测性差异。结果显示，对照组参与者的回答更容易被AI模型预测，尤其是在症状更严重的患者中差异更为明显。
同时，研究团队还利用脑扫描测量了参与学习和存储“认知地图”的大脑区域中的脑活动，为上述理论提供了支持。第一作者Matthew Nour博士表示，“ChatGPT”这样的AI语言模型已经为医生和科学家所用，这项工作展示了将AI语言模型应用于与语言、意义密切相关的精神病学领域的潜力。
此外，研究团队计划在未来扩大患者样本数量以测试其临床应用前景，并预计如果这些工具能够证明安全可靠，将在未来十年开始应用于临床实践。
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