컴퓨터가 정신 분열병을 치료사보다 잘 감지 할 수 있습니까?
정신 건강 전문가들은 혼란스러운 생각 패턴이 말로 표현된다는 것을 오랫동안 알고 있습니다. 한 생각이 다음 생각과 잘 연결되어 있지 않은 불규칙한 말은 정신 분열증이있는 사람들에게 흔합니다.
정신 병리학을 나타내는 단서를 찾기 위해 환자의 말을 분석하는 것은 새로운 것이 아닙니다. 1979 년 Sherry Rochester의 책 Crazy Talk 는 주제를 깊이있게 연구했습니다. 1990 년대에는 의사가 정신병이 대화를 듣지 못하게 할 수 있도록 많은 지침이 개발되었습니다. 놀라운 정확도, 즉 거의 80 %의 정확도로 작업을 수행 할 수 있습니다.
그러나 이것은 컴퓨터가 매우 잘되고 기계가 더 잘할 수있는 문제입니다. Nature Schizophrenia에 발표 된 새로운 연구에 따르면 컴퓨터가 훌륭하다는 것뿐만 아니라 완벽 하다는 것을 보여주었습니다. 알고리즘은 정확히 100 년의 정확도로 2.5 년에 걸쳐 정신병이 발병 할 위험이있는 청소년을 정확하게 예측했습니다.
알고리즘은 피험자의 구어체 대화를 분석하여 한 문장에서 다음 문장으로 일관된 흐름을 측정함으로써이를 수행했습니다. 프로그램은 문장의 구조를 분석하여 혼란을 측정했습니다. 삐걱 거리는 소리가 한 번 발생했다면 정신병이 나타날 징조였습니다.
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연구 저자 중 한 명인 길레르모 체치 (Guillermo Cecchi)는 The Atlantic에 다음과 같이 말했다.
"사람들이 말하면 짧고 간단한 문장으로 말할 수 있습니다. 또는 더 길고 복잡한 문장으로 말할 수 있습니다.이 문장에는 기본 아이디어를 더 자세히 설명하고 설명하는 절이 있습니다. 복잡성과 일관성의 척도는 서로 별개이며 서로 상관 관계가 없습니다. 그러나 단순한 구문과 의미 론적 일관성은 정신 분열증에서 함께 모아지는 경향이 있습니다. "
알고리즘은 포커스를 잃지 않는다는 점에서 인간보다 이점이 있습니다. 환자의 말을 듣는 의사는 메모를 작성하거나 말하고있는 것에 집중할 수 없으며 이러한 미묘한 에피소드 중 하나를 놓칠 수도 있습니다. 컴퓨터가 그 위험에 직면하지 않습니다.
이 첫 번째 연구는 34 명으로 작았으며 알고리즘이 더 넓은 범위에 배치 될 때 완벽한 기록을 유지하지 못할 것으로 예상됩니다. 그러나 그 결과는 여러 가지면에서 유망하다.
- 첫째, 그들은 무질서한 사고의 이러한 마커가 계산되어 정신병과 정신 분열증의 진행된 진단에 효과적이라는 것을 보여줍니다.
- 둘째로, 이러한 높은 정확성 (완벽하지는 않더라도)은 중재를 유도하는 데 잠재적으로 사용될 수 있으므로 사람들은 정신병 적 증상이 나타나기 전에 치료와지도를받을 수 있습니다.
[1] http://www.nature.com/articles/npjschz201530
