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人工智能能否帮助诊断精神分裂症?

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马德琳-芬利(Madeleine Finlay)会见了神经科学家兼精神病学家马修-努尔(Matthew Nour),他的研究着眼于人工智能如何帮助医生和科学家精确诊断精神疾病。他介绍了自己对精神分裂症患者进行的最新研究,并解释了他认为 ChatGPT 等大型语言模型有朝一日如何应用于临床。

马德琳-芬利(Madeleine Finlay) – 00:13

这是一种精神疾病,每一百个人中就有一个人会终生受到它的影响。

马修-努尔(Matthew Nour) – 00:19

精神分裂症(schizophrenia)是一个术语,是一个相当古老的术语,用来描述一些人出现的一系列症状,这些症状被广泛地称为精神病症状。这些症状包括幻听、相信不真实的事情、偏执思维等,也包括概念混乱或社交退缩等更微妙的特征。

马德琳-芬利(Madeleine Finlay) – 00:46

尽管精神分裂症会带来毁灭性的影响,但要获得帮助却并不总是那么简单。

马修-努尔(Matthew Nour) – 00:54

患者往往需要等待,有时甚至需要等待数年才能得到明确诊断。对于精神病和精神分裂症,越来越多的人认识到,在接受治疗前出现症状的时间长短会对患者日后的病情产生负面影响。但我认为,可以这样说,通常情况下,人们可以等待非常非常长的时间。

马德琳-芬利(Madeleine Finlay) – 01:20

这是马特-努尔(Matt Noor)在研究人工智能有朝一日如何改善病人的生活。

马修-努尔(Matthew Nour) – 01:29

在早期诊断和监测阶段,这些人工智能工具将为心理学家和精神病学家提供极其宝贵的信息。

马德琳-芬利(Madeleine Finlay) – 01:40

今天我们要问的问题是:人工智能会如何改变精神病学?来自《卫报》。我是玛德琳-芬利(Madeline Finley),这里是《科学周刊》。马特-诺 你是牛津大学和伦敦大学学院的精神病学家和神经科学家。你有计算神经科学方面的背景,最近你做了一项研究,将所有这些东西结合在一起,研究如何利用人工智能来捕捉精神分裂症患者语言模式的细微差别。那么,精神分裂症通常是如何诊断的呢?

马修-努尔(Matthew Nour) – 02:30

与所有精神疾病一样,一切都要从病史开始。因此,病人要讲述他们的症状、他们正在经历的事情、他们正在挣扎的事情、这些问题是什么时候开始的,以及这些问题的时间和过程。像精神分裂症这样的病例,病人往往意识不到自己的问题有多严重。他们会失去洞察力。因此,朋友、家人和雇主的意见往往非常有用。但精神病学的诊断是一个长期的过程。通常需要多次接触和观察患者,有时需要数周甚至数年的时间,我们才能确定诊断结果。

马修-努尔(Matthew Nour) – 03:17

但这不需要验血,也不需要大脑扫描。一切都要靠谈话和观察来完成。

马德琳-芬利(Madeleine Finlay) – 03:23

马特,我想谈谈是什么让你开始这项研究的。我的意思是,对于精神分裂症如何影响我们的思维方式,我们之前了解多少?

马修-努尔(Matthew Nour) – 03:35

一些最早观察精神病和严重精神疾病的精神病学家可以追溯到 100 多年前。他们指出,在人的头脑中似乎存在一种所谓的概念混乱或联想松散的现象。简单地说,他们观察到的是,当人变得非常不舒服时,他们会开始以一种不完全合理的顺序谈论事情,有时你会有非连续性或突然冒出的想法,或者人们会出轨,等等。当时没人知道,现在也没人知道,造成这种情况的原因是什么。作为一名神经科学家和精神病学家,我的兴趣来自一个略微不同的方向。我的兴趣来自于试图理解我们是如何在头脑中形成内部地图或世界模型的。我们如何将意义和语言相似的记忆聚合在一起,这也是了解一个人思维结构的一种方式。

马修-努尔(Matthew Nour) – 04:42

如果你让一个人滔滔不绝地说个不停,他们通常会从一个话题跳到另一个话题,从而大致了解他们在想什么,什么让他们惴惴不安,他们认为想法是如何联系在一起的。

马德琳-芬利(Madeleine Finlay) – 05:02

这将带我们进入您的研究,其实就是研究人工智能语言模型,以及如何将这些模型应用于诊断精神分裂症。请告诉我你想发现什么,又做了什么。

马修-努尔(Matthew Nour) – 05:17

因此,在我们的研究中,我们要求人们给我们提供他们的演讲样本。因此,我们问了他们一个非常非常简单的问题,让他们说出尽可能多的动物名称,或者说出尽可能多的以某个字母开头的单词名称。然后,我们使用 GPT 的前身来分析这些语音。所以这是一个稍微简单的模型。它能让我们量化任何两个词在意义和语义本质上的接近程度。举例来说,”狗 “和 “猫 “非常接近,而 “狗 “和 “长颈鹿 “可能会稍远一些。利用这种语义距离或连贯性的测量方法,我们开发出了一些模型,可以检测出被诊断出患有精神分裂症的人和未被诊断出患有精神分裂症的人在言语上的细微差别。

马修-努尔(Matthew Nour) – 06:10

这实际上与他们的症状严重程度有关。

马德琳-芬利(Madeleine Finlay) – 06:15

那么,在精神分裂症患者和非精神分裂症患者之间,我们谈论的是什么样的微妙差异呢?

马修-努尔(Matthew Nour) – 06:22

我认为首先要说明的是,并不是所有确诊的患者都会表现出这些特征,但身体状况较差的患者会表现出这些特征。当我们查看他们的单词表时,尤其是当我们使用数学模型对其进行建模时,我们可以发现他们提供给我们的单词,以及这些单词出现的顺序,对于语言模型来说,远没有那些从未经历过任何心理健康问题的人那么容易预测。举个例子,如果让你尽可能多地告诉我水果的种类,你可能会先告诉我水果,然后是蔬菜,接着是中东菜肴,诸如此类。这对模型来说是很容易预测的,因为你从记忆库中挑选单词的方式是有一定结构的。当我们观察那些症状非常严重的人的单词表时,发现他们的单词表更加杂乱无章,这让我们意识到,这些记忆在大脑中的存储方式或存取方式出现了问题。我们还没有搞清楚到底发生了什么。但我们可以说的是,当人们从发作中恢复过来,当他们的症状减轻时,他们很可能会再次变得更有条理。

马修-努尔(Matthew Nour) – 07:49

因此,我们认为在不久的将来,这或许能帮助我们检测出人们何时开始变得不健康,以及他们在出现全面的精神症状之前,表现出最早期的细微紊乱迹象。同样,我们或许也能检测出某种治疗方法是否有希望奏效。

马德琳-芬利(Madeleine Finlay) – 08:16

这项研究是针对精神分裂症患者进行的,但我想知道这是否可以用于其他类型的精神疾病,如抑郁症或痴呆症。

马修-努尔(Matthew Nour) – 08:28

我们一致认为,之所以选择精神分裂症,是因为我在临床实践中接触过的所有病症中,精神分裂症是最引人注目的一种。到目前为止,精神分裂症是人们生病时概念混乱的最显著的例子。但很显然,因为所有的精神疾病,如抑郁症、焦虑症等,也都是通过倾听人们所说的话来诊断的,所以很显然,类似的工具在这方面也可能是有用的。我认为,现在重要的是要超越我提到的这种非常简单的单词列表任务,转而使用语音,这要自然得多,更像你我之间的对话。更像是病人与治疗师之间的对话。我认为,这其中肯定会有一些迹象可以区分日期,例如,严重抑郁的人和焦虑类型的人。出于同样的原因,这可能也很有价值。

马修-努尔(Matthew Nour) – 09:35

U.

马德琳-芬利(Madeleine Finlay) – 09:38

你是这样设想的吗?在精神病治疗过程中工作?我的意思是,你认为它是如何工作的?

马修-努尔(Matthew Nour) – 09:46

我想,在现实世界中,在诊所里,我认为我们中的许多人现在思考精神病学的方式是,我们需要缩小医生和心理学家诊断和监测精神病患者的方式与医疗条件之间的差距。如果你因为胸痛或呼吸困难而去看心脏科医生,心脏科医生当然会倾听你的症状并询问病史。但他们也会让你去做心电图。这将提供更多有价值的信息,帮助进行鉴别诊断,排除疾病。我们认为精神病学也可以采用同样的方法。我们认为有一种方法可以利用人们所说的话对其进行量化。在早期诊断和监测阶段,这些人工智能工具将为心理学家和精神病学家提供非常有价值的信息。

马修-努尔(Matthew Nour) – 10:43

它永远无法取代人与人之间互动行动的需要。我当然不相信它会取代人与人之间的互动,但我认为它将有助于为我们的领域带来精确性,而我认为这正是我们目前严重缺乏的。

马德琳-芬利(Madeleine Finlay) – 10:59

现在还处于初期阶段,但我们听到了很多关于人工智能危险的说法。您认为我们需要考虑哪些风险或伦理问题?

马修-努尔(Matthew Nour) – 11:12

是的,我认为这是关键问题。虽然我看好人工智能和语言模型在医疗保健领域的应用,但我在某些方面也持谨慎和担忧的态度。我认为这项工作存在一些特定的风险。其中之一就是我们并不完全了解这些语言模型是如何工作的。你一定听过很多人说人工智能神经网络是黑盒子,我们并不完全了解它们如何学习,学习什么。我支持这种说法。显然,如果我们不完全了解这些模型是如何工作的,我们也就不完全了解它们会如何出错,如何误导我们。

马修-努尔(Matthew Nour) – 11:51

我认为,具体到语言模型,还有其他一些问题,那就是这些模型是根据互联网上的语言训练出来的,主要是人类发布的语言。因此,不幸的是,它们也体现了人类的所有偏见,无论是性别规范还是种族成见。如果我们不小心,这也是一个真正的风险。因此,我希望 在把这些东西推向临床之前,人们是否会考虑到这些问题?我当然最关心这些问题。对我来说,我认为我们必须谦虚地对待我们目前所能说出的关于思维结构和大脑工作方式的信息,但我认为这些想法确实非常吸引人,足以让我在未来的几十年里一直沉浸其中。

马德琳-芬利(Madeleine Finlay) – 12:45

那么,你们接下来会研究什么呢?因为这项研究让我们对精神分裂症患者大脑中可能发生的情况有了一些了解,但同时也为我们提供了一个有用的工具。那么你们打算研究什么呢?

马修-努尔(Matthew Nour) – 13:00

我现在正在玩的并很想推进的想法有两个方面。首先,我们希望能够将类似的工具应用于更加无拘无束的自然言语,也就是在诊室和治疗室里的那种言语。我认为,如果我们能够应用类似的工具,尝试了解人们的思想走向,例如,他们是被消极记忆还是积极记忆所吸引。或者解释。我认为这将非常有价值,可以将其扩展到一系列精神疾病中,并告诉我们很多关于心理学的知识,以及思维是如何运作的。第二个方向,也是我们现在开始研究的方向,就是在人们说话和听故事、有声读物时,使用核磁共振成像等无创脑成像技术对少数人的大脑进行实际扫描,这样我们就能捕捉到人们在听文字时大脑活动一秒一秒的变化。然后我们就可以开始思考,当大脑活动与这些人工智能模型相结合时,会告诉我们大脑本身是如何表达意义的。我认为,这两个方向为神经科学和心理健康领域一些最深层次的问题开辟了令人兴奋的空间。

马德琳-芬利(Madeleine Finlay) – 14:26

听起来很吸引人。马特,非常感谢你。

马修-努尔(Matthew Nour) – 14:30

我的荣幸。谢谢。

马德琳-芬利(Madeleine Finlay) – 14:32

再次感谢马特-努尔,在你离开之前,《卫报》对任何想阅读或收听的人开放,但它不接受亿万富翁老板对我们指手画脚。我们可能会被咆哮,被嘲笑,甚至被戏弄,但因为有读者和听众的支持,我们依然保持独立。因此,如果您能加入全世界数以百万计的支持者行列,请访问支持网站。Theguardian.com 今天的节目由乔希和查娜制作。声音设计是托尼-奥纳丘库(Tony Onachuku),执行制片人是埃莉-布里(Ellie Bury)。我们将在周二继续报道。

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