Использование искусственного интеллекта для диагностики психических расстройств, включая шизофрению, оказалось эффективным. Вместо традиционного общения с пациентом врачи могут проводить специальные тесты, которые уже используются в клинической психологии. Это позволяет более точно определить причины заболевания и контролировать процесс лечения. Учеными из Университетского колледжа Лондона были разработаны новые методы для диагностики шизофрении на основе анализа речи человека с использованием машинного обучения. В ходе исследования было задействовано 26 пациентов со шизофренией и 26 здоровых людей. Все участники прошли тест на вербальную беглость, где им предлагалось назвать как можно больше слов из определенной категории за ограниченное время. Об этом пишет RTVI со ссылкой на журнал PNAS. Для анализа результатов использовались алгоритмы обработки естественного языка (NLP), которые позволяют машинам читать, понимать и извлекать смысл из человеческой речи. Ученых интересовало, можно ли предсказывать следующее слово, которое назовет человек, и какая вероятность этого предсказания у пациентов со шизофренией. Результаты анализа показали, что группа здоровых людей имеет более высокую предсказуемость ответов, чем группа пациентов, и это различие тем больше, чем серьезнее симптомы болезни. Ученые считают, что такое наблюдение связано с тем, как мозг строит связи между воспоминаниями и новыми идеями, а также сохраняет информацию в когнитивных картах. Эту гипотезу удалось подтвердить второй частью исследования, где использовался метод магнитоэнцефалографии для изучения активности мозга в областях, отвечающих за обучение и хранение информации в когнитивных картах. Ранее врачам и ученым не было доступно автоматическое анализирование языка. Однако с появлением лингвистических моделей искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, ситуация изменилась. Теперь возможно применение автоматического анализа языка для более точной диагностики психических расстройств.
