研究人员开发了基于人工智能的工具，可以识别精神分裂症患者的微妙语言模式。在PNAS的一项研究中描述了这种方法，旨在提高目前主要依赖于患者对话的诊断精度。在涉及语言流畅性任务的测试中，人工智能模型在精神分裂症患者身上的可预测性较差，尤其是那些症状严重的患者。这种不可预测性被认为与大脑中的“认知地图”有关。该团队的目标是在未来几年进一步评估这项技术的临床疗效。

伦敦大学学院神经病学研究所的研究人员创造了先进的基于人工智能的工具，可以描述精神分裂症患者语言中的细微特征。

这项研究发表在《美国国家科学院院刊》上，旨在了解语言的自动分析如何帮助医生和科学家诊断和评估精神疾病。

目前，精神病诊断几乎完全基于与患者及其亲近的人的交谈，只有极少的血液检查和脑部扫描等检查。

然而，这种准确性的缺乏阻碍了对精神疾病原因的更丰富的理解和对治疗的监测。

方法及调查结果

研究人员要求26名精神分裂症患者和26名对照组参与者完成两项语言流畅性任务，要求他们在5分钟内说出尽可能多的属于“动物”类别或以字母“p”开头的单词。

为了分析参与者给出的答案，该团队使用了一种人工智能语言模型，该模型经过了大量互联网文本的训练，以类似于人类的方式表示单词的含义。他们测试了人工智能模型是否可以预测人们自发回忆的单词，以及精神分裂症患者的这种可预测性是否会降低。

他们发现，人工智能模型确实比精神分裂症患者给出的答案更能预测对照组参与者的答案，而且在症状更严重的患者中，这种差异最大。

认知地图和大脑活动

研究人员认为，这种差异可能与大脑学习记忆和想法之间关系的方式有关，并将这些信息存储在所谓的“认知地图”中。他们在同一项研究的第二部分中找到了支持这一理论的证据。在第二部分中，作者使用大脑扫描来测量大脑中与学习和存储这些“认知地图”有关的部分的大脑活动。

该研究的主要作者、伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所和牛津大学的马修·努尔博士说:“直到最近，医生和科学家还无法对语言进行自动分析。然而，随着ChatGPT等人工智能(ai)语言模型的出现，这种情况正在改变。

“这项工作显示了将人工智能语言模型应用于精神病学的潜力，这是一个与语言和意义密切相关的医学领域。”

精神分裂症:概述和未来的努力

精神分裂症是一种使人衰弱的常见精神疾病，全世界约有2400万人患有这种疾病，英国有超过68.5万人患有这种疾病。

根据NHS的说法，这种疾病的症状可能包括幻觉、妄想、思想混乱和行为改变。

来自伦敦大学学院和牛津大学的研究小组现在计划在更大的患者样本中使用这项技术，在更不同的语言环境中，测试它是否在临床中有用。

努尔博士说:“我们正在进入神经科学和心理健康研究的一个非常激动人心的时期。通过结合最先进的人工智能语言模型和大脑扫描技术，我们开始揭示意义是如何在大脑中构建的，以及这在精神疾病中是如何出错的。人们对在医学中使用人工智能语言模型非常感兴趣。如果这些工具被证明是安全可靠的，我预计它们将在未来十年内开始在临床应用。”

参考文献:“精神分裂症的语义空间轨迹及其与涟漪爆发的关系”，作者:Matthew M Nour、Daniel C McNamee、刘云哲和Raymond J Dolan, 2023年10月9日，《美国国家科学院院刊》。DOI: 10.1073 / pnas.2305290120