统计显示多达20%的儿童会出现焦虑和抑郁,但这些心理问题往往很难被及时发现,以致错过最佳干预时机。美国研究人员利用人工智能技术开发出一种儿童行为筛查工具,可以快速、准确发现这类问题。
佛蒙特大学和密歇根大学研究人员在新一期美国《科学公共图书馆·综合》杂志上介绍,他们使用可穿戴的运动传感器收集儿童行为数据,再利用机器算法进行评估筛查。
测试中,63名儿童被领进一间暗室,研究人员首先提示他们将看到某种东西,小心不要将其吵醒,随后他们迅速揭开一个玻璃容器上的布,掏出一条假蛇让这些孩子玩。
通常,研究人员会通过观看过程录像、评估儿童的行为和语言等来诊断他们是否存在心理问题。而在这一测试中,研究人员还收集了传感器的监测数据,并利用机器算法进行分析,来筛查存在焦虑和抑郁的儿童,结果准确率达到了81%,优于常用的家长调查问卷法。
这一算法发现,儿童看到蛇之前是发现潜在病征的关键阶段,焦虑或抑郁儿童比其他儿童在面临潜在不确定因素时表现得更焦虑,更倾向于进行回避,而传感器和算法能帮助更快得出结论。
佛蒙特大学临床心理学家艾伦·麦金尼斯说,过去要经过训练数周并分析数月才能完成的任务,现在几分钟就能完成。在获取了儿童的测试第一阶段行为数据后,机器算法只需20秒就可判断该儿童是否有焦虑或抑郁等心理问题。
研究人员称,心理问题的早期干预至关重要,因为儿童的大脑可塑性强,对治疗反应好。而如果没有及时干预,这些儿童成年后滥用药物和自杀的风险更高。
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