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人工智能透过言语语言识别精神障碍
被引量:
2
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作者
丁红卫
《上海师范大学学报(哲学社会科学版)》
CSSCI
北大核心
2023年第4期24-34,共11页
针对精神卫生领域目前面临缺乏早期诊断产品的困境,文章提出使用人工智能分析语言数据识别心理健康问题将是一项可行的方案。神经科学的研究发现,语言是精神的窗户。以常见的抑郁症和典型的精神分裂症为例,表明机器学习可以通过分析语...
针对精神卫生领域目前面临缺乏早期诊断产品的困境,文章提出使用人工智能分析语言数据识别心理健康问题将是一项可行的方案。神经科学的研究发现,语言是精神的窗户。以常见的抑郁症和典型的精神分裂症为例,表明机器学习可以通过分析语音文字及多模态的语言参数进行智能诊断。一场突如其来的新冠疫情不仅使人们更加清晰地意识到精神健康的重要性,也让人们深刻地认识到可远程采集的语言数据作为精神障碍早期筛查资源具有独特的优势。随着移动设备不断普及,利用语言数据监测心理健康的前景更加广阔。然而语音语言数据要成为诊断精神障碍的生物标记物,还面临算法评估与临床验证的挑战。人工智能的发展需要遵循以人为本的理念。
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关键词
精神
障碍
孤独症(自闭症)
老年痴呆
语音语言数据
计算精神医学
情感
计算
心理健康
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职称材料
题名
人工智能透过言语语言识别精神障碍
被引量:
2
1
作者
丁红卫
机构
上海交通大学外国语学院
出处
《上海师范大学学报(哲学社会科学版)》
CSSCI
北大核心
2023年第4期24-34,共11页
基金
国家社科基金重大项目“精神障碍人群语料库建设及面向脑科学和人工智能的语言研究”(18ZDA293)。
文摘
针对精神卫生领域目前面临缺乏早期诊断产品的困境,文章提出使用人工智能分析语言数据识别心理健康问题将是一项可行的方案。神经科学的研究发现,语言是精神的窗户。以常见的抑郁症和典型的精神分裂症为例,表明机器学习可以通过分析语音文字及多模态的语言参数进行智能诊断。一场突如其来的新冠疫情不仅使人们更加清晰地意识到精神健康的重要性,也让人们深刻地认识到可远程采集的语言数据作为精神障碍早期筛查资源具有独特的优势。随着移动设备不断普及,利用语言数据监测心理健康的前景更加广阔。然而语音语言数据要成为诊断精神障碍的生物标记物,还面临算法评估与临床验证的挑战。人工智能的发展需要遵循以人为本的理念。
关键词
精神
障碍
孤独症(自闭症)
老年痴呆
语音语言数据
计算精神医学
情感
计算
心理健康
Keywords
mental disorders
autism
alzheimer’s disease
speech-language data
computational psychiatry
affective computing
mental health
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人工智能透过言语语言识别精神障碍
丁红卫
《上海师范大学学报(哲学社会科学版)》
CSSCI
北大核心
2023
2
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