Alhanai表示这一过程同上下文无关, 模型从人们的用词和说话方式中提取相关线索而不需要理解话语的意思。她同时也提到, 这项研究潜在的益处是这类神经网络方法未来可以被用作评估人类更加自然的对话而不仅是和医生之间正式且具有固定结构的交谈。这可以促使因经济状况, 距离或者对自己病情不知情等因素不能就诊的患者寻求专业的医疗帮助。 AI概念图 在实验中, 该模型分析了142段就诊者同医生之间的面谈, 其中大约30%被医生诊断为抑郁症。它使用了被称作顺序模拟法的技巧。来自抑郁症患者和健康人的不同的言语模式被按照顺序输入进模型,并由模型决定哪些词语同抑郁症有关, 并做出诊断, 在实验中它最终达到了77%的成功率。实验还表明, 抑郁症患者在对话中选择的词语比他们的声音更有助于诊断。
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