电脑游戏，协助临床医生诊断精神健康障碍

一个由CSIRO的Data61领导的研究团队，澳大利亚国家科学机构的数据和数字专家部门，已经开发了一种新技术，可以帮助精神科医生和其他临床医生诊断和描述复杂的精神健康疾病，可能使更有效的治疗。

研究人员今天在悉尼的D61+ LIVE上宣布，使用一个简单的电脑游戏和人工智能技术，他们能够识别抑郁症的受试者的行为模式躁郁症，甚至到每组中细微的个体差异。该研究包括101名参与者:34名抑郁症患者，33名双相情感障碍患者，以及34名对照组受试者。

这个电脑游戏给每个人两个选择，并在他们做出反应时跟踪他们的行为。通过分析从游戏中收集到的复杂数据人工神经网络-Brain-Inspired系统旨在复制人类学习 - 能够解开健康个体之间的细微行为差异以及抑郁或双相情感障碍的方式。

Csiro Data61的研究领先作者Amir dezfouli博士表示，该研究表示，该研究代表了新兴的计算精神病学领域可能的逐步变化。

“目前，69％的双相患者最初是误诊，这些患者的约三分之一可能仍然误导10年或更长时间，”Dezfouli博士说。

“如果我们能了解大脑是如何工作的，我们就能开发出更精确的诊断过程，并为精神疾病患者提供更有效的治疗。健康障碍。

“人工智能和深度学习技术使我们能够分析复杂的数据集，并对涉及精神疾病的大脑过程建立精确的模型。

“以粒状细节表征心理健康障碍可能允许临床医生根据个人独特的诊断开发更多个性化的治疗计划，”Dezfouli博士说。

世界各地的临床医生主要依靠《诊断与统计手册》(Diagnostic and Statistical Manual, DSM)和《国际疾病分类》(International Classification of Diseases, ICD)为精神健康疾病的诊断提供了一套标准。

“我们希望这项技术将建立在DSM的基础上，并为临床医生提供额外的决策工具，”Dezfouli博士说。

“电脑游戏的实力是，与传统的心理健康评估不同，结果可以直接反映由于障碍因障碍而受到影响的大脑过程，因为个人正在响应刺激而不是对其精神状态的直接问题。”

CSIRO Data61的机器学习小组组长理查德·诺克博士表示，人工智能是一种强大的通用技术，有潜力帮助解决与健康、能源、老龄化、安全、安全、气候和环境相关的一些最大挑战。

“虽然人工智能拥有巨大的潜力，但必须在核心的隐私，道德和包容性上部署，”Nock博士说。

“我们需要设计出让个人和集体受益的系统。人工神经网络是专门设计来产生可解释的结果，并将增强临床医生和精神病医生的能力。”

研究人员正在寻求与医院和精神卫生研究中心合作，进行进一步的研究，以验证真实应用的技术，为临床医生提供决策支持。

这研究论文在12月在12月在温哥华举行的世界上最大的机器学习大会上，已经在2019年的“神经信息处理系统（Neurips）会议上被接受了。

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