隨著科技發(fā)展，人工智能漸漸融入生活的方方面面。在醫(yī)療領(lǐng)域，學(xué)者與研究者逐步使用人工智能進(jìn)行疾病診斷與治療，這方面取得了一定的進(jìn)展。近日，有研究人員使用人工智能(AI)，檢測焦慮的行為跡象，準(zhǔn)確率超過90%，還建議人工智能在未來可以應(yīng)用于解決心理健康和福祉問題。

　　在新冠疫情爆發(fā)后的這兩年里，還有出現(xiàn)了一場又一場的氣候災(zāi)難，越來越多的人感到焦慮。這項研究似乎表明，人工智能可以提供一種非常可靠的測量方法，來識別某人焦慮的跡象。

　　研究中創(chuàng)建了一個典型焦慮表現(xiàn)行為的活動數(shù)據(jù)集，供傳感器檢測，包括閑坐、咬指甲、指關(guān)節(jié)開裂和敲擊手。參與者戴著記錄動作的傳感器，按照特定的順序進(jìn)行一系列活動。研究者使用深度學(xué)習(xí)算法和計算混合模型分析參與者的行為。

　　根據(jù)美國精神病學(xué)協(xié)會(APA)的數(shù)據(jù)，焦慮癥是最常見的精神障礙形式。研究人員認(rèn)為，人工智能可以幫助分析、診斷、治療和監(jiān)測焦慮癥(AD)等心理障礙。

　　研究提出了一種人類活動識別(HAR)的方法，來識別與焦慮癥有關(guān)的一些行為。為了建立這樣的模型，研究者使用智能手機(jī)的運(yùn)動傳感器和慣性測量單元(IMU)創(chuàng)建了一個具有獨(dú)特功能的焦慮行為的新數(shù)據(jù)集。

　　另外，研究還創(chuàng)建了幾個基于深度學(xué)習(xí)的模型，并與隨機(jī)森林和梯度提升算法(random forest and gradient boost algorithms)進(jìn)行了比較。研究證實，其中一個由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和長短時記憶(LSTM)組成的深度模型，比其他模型表現(xiàn)更好，在識別焦慮相關(guān)行為達(dá)到超過92%的準(zhǔn)確率。

　　研究人員認(rèn)為，人工智能和傳感器技術(shù)領(lǐng)域的快速發(fā)展，使處理與精神、情緒和行為障礙相關(guān)的數(shù)據(jù)成為可能。未來可以進(jìn)一步研究和探索，以了解難以言喻的行為，并改善整體心理健康。