語言分析軟體提升精神病高風險個案的預測準確度

Cheryl M et al., Prediction of psychosis across protocols and risk cohorts using automated language analysis, World Psychiatry, 2018.


【本刊訊】日前《世界精神醫學會刊》(World Psychiatry)一則研究指出,將高風險青少年個案會談記錄進行電腦分析後,可預測其是否有可能在2年內發展為精神病,此分析系統準確率達83%。在2個青少年高風險個案的世代研究(cohort study)裡,這些語暢度不足、表象又脫序的行為,都意味著個案極可能有潛在精神病因子。

而以電腦為基礎的語言分類器(language classifier)可在幾秒內預測世代研究中可能發病的個案,其準確率高達79%,並能以72%的準確率區別健康人士與精神病患者的言語。此項研究結果顯示,該項技術能改善精神病與其他疾患的預測方法。

精神病症狀之一是沒有組織的思考(disorganized thinking),通常能以臨床針對口說所作的會談評估出來, 這種思考模式呈現出表象的言語(tangential language)、思考連結鬆散(looseness of association)以及語言表達複雜程度降低。語言障礙( language  disturbance)雖能嚴重到影響有效溝通,相較於年輕族群的精神病高風險個案,其典型的呈現反而微妙,並已持續一段時間。

由美國國家心理健康研究中心(U.S. National Institute of mental health)支持,集結沃森研究中心、阿根廷布宜諾艾利斯大學、加州大學以及哥倫比亞大學醫學中心的學者,以兩項不同的世代研究,來檢驗高風險青少年的會談記錄:其中一個研究使用來自紐約市的34名受試者,另一項則為洛杉磯59名受試者,且2項研究中的受試者都在接下來的2年內精神病發作。

電腦利用自動化自然語言處理法(automated nature language processing method)來分辨健康人士與精神病患者的差別,研究第一作者,同為精神病學副教授的柯可朗(Cheryl Corcoran)表示,該技術所產出的結果證實其可望改善精神病預測,甚至協助預防精神病,還可針對具語言障礙的認知損傷患者發展治療與訓練策略。

此外,語言與行為數據是精神科醫師診斷與治療精神疾患的第一筆資料,而新興的電腦化技術將能進一步分析複雜如語言的行為,這項分析方法既省錢、會談資訊的蒐集也相對輕鬆,不僅是精神醫學,在醫療相關領域皆有機會派上用場。


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