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人工智能可成功检测焦虑迹象,准确率超过92%

前瞻网    2021-12-01 17:30

 

人工智能可成功检测焦虑迹象,准确率超过92%_产经_前瞻经济学人

随着科技发展,人工智能渐渐融入生活的方方面面。在医疗领域,学者与研究者逐步使用人工智能进行疾病诊断与治疗,这方面取得了一定的进展。近日,有研究人员使用人工智能(AI),检测焦虑的行为迹象,准确率超过90%,还建议人工智能在未来可以应用于解决心理健康和福祉问题。

在新冠疫情爆发后的这两年里,还有出现了一场又一场的气候灾难,越来越多的人感到焦虑。这项研究似乎表明,人工智能可以提供一种非常可靠的测量方法,来识别某人焦虑的迹象。

研究中创建了一个典型焦虑表现行为的活动数据集,供传感器检测,包括闲坐、咬指甲、指关节开裂和敲击手。参与者戴着记录动作的传感器,按照特定的顺序进行一系列活动。研究者使用深度学习算法和计算混合模型分析参与者的行为。

根据美国精神病学协会(APA)的数据,焦虑症是最常见的精神障碍形式。研究人员认为,人工智能可以帮助分析、诊断、治疗和监测焦虑症(AD)等心理障碍。

研究提出了一种人类活动识别(HAR)的方法,来识别与焦虑症有关的一些行为。为了建立这样的模型,研究者使用智能手机的运动传感器和惯性测量单元(IMU)创建了一个具有独特功能的焦虑行为的新数据集。

另外,研究还创建了几个基于深度学习的模型,并与随机森林和梯度提升算法(random forest and gradient boost algorithms)进行了比较。研究证实,其中一个由卷积神经网络(CNN)和长短时记忆(LSTM)组成的深度模型,比其他模型表现更好,在识别焦虑相关行为达到超过92%的准确率。

研究人员认为,人工智能和传感器技术领域的快速发展,使处理与精神、情绪和行为障碍相关的数据成为可能。未来可以进一步研究和探索,以了解难以言喻的行为,并改善整体心理健康。

题为ADAM-sense: Anxiety-displaying activities recognition by motion sensors的相关研究论文发表在Pervasive and Mobile Computing杂志上。

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责任编辑: 4150ZYN

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