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借助人工智能語言將成為洞察心理健康的窗口

美國目前有1/5的成年人存在心理健康問題，無論是神經性疾病（亨廷頓病、阿爾茲海默病、帕金森病）還是心理疾病（抑郁癥和精神錯亂），每年約有半數患有嚴重精神疾病的人得不到治療。從來看，治療精神疾病的成本甚至超過糖尿病、呼吸系統疾病和癌癥的總和。僅美國一個國家，因為心理障礙產生的經濟負擔每年就高達1萬億美元。

如果說電腦是一個尚未被人類充分了解的黑匣子，那么語言就是打開這個黑匣子的鑰匙。5年內，我們說的話、寫的字都將成為判斷身心健康的指標。新的認知系統可以通過17羥孕酮Elisa試劑盒對語言和書寫形態的分析，了解心理和神經系統疾病的早期信號，幫助醫生和病人更好地預測、監控和追蹤這些疾病。

IBM的科學家利用機器學習技術來分析精神病檢查過程中的文本和語音記錄，尋找那些可以幫助臨床醫生準確預測和監控精神錯亂、精神分裂、狂躁癥和抑郁癥的形態。目前大約只需要300個單詞就可以幫助臨床醫生預測某人患有精神病的概率。

類似的技術未來還可以幫助帕金森病、阿爾茨海默病、亨廷頓病、創傷后應激障礙（PTSD），甚至孤獨癥及注意力缺陷多動癥（ADHD）等行為疾病的患者。認知計算機可以分析病人的語言和書寫內容，從中找出一些有意義的指標，包括語言含義、句法和語調。

將這些結果與穿戴設備提供的數據以及磁共振和腦電圖掃描數據進行整合，便可展現更加全面的狀況，17羥孕酮Elisa試劑盒幫助醫生更好地確診、理解和治療基礎疾病。

原本看不見摸不著的信號將成為判斷病人是否進入某種心理狀態，或者衡量治療方案具體效果的明確信號，對常規的臨床評估進行補充。