教育新闻网在最近对《密歇根日报》的采访中，两位人工智能教授Melvin McInnis和Emily Provost解释了AI如何帮助患有躁郁症的人。
麦金尼斯(McInnis)是躁郁症和抑郁症的教授，他已经研究了30多年的病情。同时，Provost是计算机科学与电气工程系的副教授。据《密歇根日报》报道，这两位研究人员最近在密歇根州安阿伯市发表了名为“人工智能，个性化技术和心理健康”的演讲。
McInnis和Provost的目标是创建可以帮助诊断躁郁症患者的AI。麦金尼斯解释说，躁郁症的症状之一是言语模式。AI可能会识别语音模式的细微变化，并有助于诊断躁郁症。McInnis解释说，可以使用一种可以识别语音中的心理标记的系统来创建预警应用程序，以向患者及其亲人发出警报，提醒他们情节即将发生。
患有双相情感障碍的人的亲戚可以放松一下，整日忙碌，他们知道如果AI注意到即将发生双相情感障碍的迹象，他们会得到通知。同时，该系统可以帮助双相情感障碍患者获得更多的独立性，并在他们得知可能的双相情感障碍发作后迅速获得帮助。
麦金尼斯解释说：
“您的设备会发出警报，并说：'也许您应该尽快与医生交谈'。”您可以与您的护理团队和支持网络共享此信息，以便您可以成为帮助您更长久保持健康的团队的一员。”
实施依赖于检测精神疾病迹象的系统时的主要挑战之一是，世界各地的文化差异会影响迹象和症状的表现方式。对于不同的文化，会有不同的“正常”基线。但是，如果给出正确的训练数据，则AI驱动的诊断系统有望弥补这些差异。
McInnis和Provost所做的工作可以挽救生命。麦肯尼斯(McKinnis)承认，他所工作的双相情感障碍患者中约有20%最终会自杀，因此捕捉到正在发展的精神健康危机的迹象可能会阻止自杀企图。
其他研究人员也在尝试使用AI来帮助改善躁郁症的治疗和诊断。ZDNet最近报道说，与英联邦科学和工业研究组织(CSIRO)关联的Amir Dezfouli博士最近创建了一款由AI驱动的游戏，可以提高躁郁症和抑郁症的诊断率。根据Dezfouli的说法，目前大约有60%的机会将双相情感障碍误诊为抑郁症，但是机器学习算法可以提高诊断率。
Dezfouli和其他人设计了一款游戏，该游戏使用已知的可预测双相情感障碍的指标来监视患者的行为。尽管即使是受过训练的临床医生也很难理解这些指标，但是用于分析数据的机器学习算法成功地将误诊率降低到20%至40%之间。
