借助人工智能语言将成为洞察心理健康的窗口

美国目前有1/5的成年人存在心理健康问题，无论是神经性疾病（亨廷顿病、阿尔兹海默病、帕金森病）还是心理疾病（抑郁症和精神错乱），每年约有半数患有严重精神疾病的人得不到治疗。从来看，治疗精神疾病的成本甚至超过糖尿病、呼吸系统疾病和癌症的总和。仅美国一个国家，因为心理障碍产生的经济负担每年就高达1万亿美元。

如果说电脑是一个尚未被人类充分了解的黑匣子，那么语言就是打开这个黑匣子的钥匙。5年内，我们说的话、写的字都将成为判断身心健康的指标。新的认知系统可以通过17羟孕酮Elisa试剂盒对语言和书写形态的分析，了解心理和神经系统疾病的早期信号，帮助医生和病人更好地预测、监控和追踪这些疾病。

IBM的科学家利用机器学习技术来分析精神病检查过程中的文本和语音记录，寻找那些可以帮助临床医生准确预测和监控精神错乱、精神分裂、狂躁症和抑郁症的形态。目前大约只需要300个单词就可以帮助临床医生预测某人患有精神病的概率。

类似的技术未来还可以帮助帕金森病、阿尔茨海默病、亨廷顿病、创伤后应激障碍（PTSD），甚至孤独症及注意力缺陷多动症（ADHD）等行为疾病的患者。认知计算机可以分析病人的语言和书写内容，从中找出一些有意义的指标，包括语言含义、句法和语调。

将这些结果与穿戴设备提供的数据以及磁共振和脑电图扫描数据进行整合，便可展现更加全面的状况，17羟孕酮Elisa试剂盒帮助医生更好地确诊、理解和治疗基础疾病。

原本看不见摸不着的信号将成为判断病人是否进入某种心理状态，或者衡量治疗方案具体效果的明确信号，对常规的临床评估进行补充。