根据发表在《生物医学与健康信息学》杂志(Biomedical and Health Informatics)上的一项新研究，机器学习算法可以检测出幼儿语言模式中的焦虑和抑郁迹象，这可能为诊断易被忽视的幼儿疾病提供了一种快速简便的方法。

大约五分之一的儿童患有焦虑和抑郁，统称为“内化障碍”。 但是，由于8岁以下的儿童无法准确地表达自己的情绪问题，因此成年人需要推断儿童的精神状态，并认识到潜在的精神健康问题。等待预约心理医生、保险问题、父母的忽视都是导致孩子错过重要治疗的原因。

佛蒙特大学医疗中心佛蒙特儿童、青少年和家庭中心的临床心理学家Ellen McGinnis是这项研究的主要作者，她说:“我们需要快速、客观的测试来捕捉孩子们的痛苦。大多数8岁以下的孩子的情绪问题都没有被诊断出来。”

早期诊断至关重要，因为在大脑发育期间，儿童对治疗有很好的反应，但如果不及时治疗，他们日后滥用药物和自杀的风险更大。标准诊断包括与有经验的临床医生和主要护理人员进行60-90分钟的半结构化访谈。McGinnis和佛蒙特大学生物医学工程师、研究报告资深作者Ryan McGinnis一直在寻找利用人工智能和机器学习使诊断得以更快、更可靠进行的方法。

研究人员使用了一种情绪诱导任务，称为“实验者社会压力任务”，其目的是让受试者产生压力和焦虑感。一组71名年龄在3岁到8岁之间的儿童被要求即兴创作一个三分钟的故事，评委将根据故事的有趣程度进行评判。在整个演讲过程中，担任评委的研究人员始终保持着严厉的态度，并且只给出中性或负面的反馈。在第90秒和还剩30秒时，蜂鸣器会响起，评委会告诉孩子们还剩多少时间。

Ellen McGinnis说:“这项任务的设计初衷就是让孩子们感到压力，让他们觉得有人在评判自己。”

研究人员还通过结构化的临床访谈和家长问卷对孩子们进行诊断，这两种方法都是确定儿童内化行为障碍的成熟方法。

研究人员使用机器学习算法分析每个孩子的故事录音的统计特征，并将其与孩子的诊断联系起来。他们发现，该算法在诊断儿童方面非常成功，而录音的中间阶段(两个蜂鸣器响起之间)是诊断的预测性最强的阶段。

“该算法能够识别出患有内化障碍的儿童，准确率高达80%，而且在大多数情况下，与父母检查表的准确率相比，机器算法的准确率毫不逊色，” Ryan McGinnis说。机器算法还可以更快地给出结果——任务完成后，该算法只需要几秒钟的处理时间就可以提供诊断。

该算法识别出儿童语言的8种不同音频特征，但其中有3种特征高度显示出儿童的内化障碍:音调较低、重复的语音和内容、对蜂鸣器做出较高音调的反应。Ellen McGinnis说，这些特征很符合我们对抑郁症患者的看法:语音单调，来回说同样的话。

对蜂鸣器的高音调反应也与研究人员在之前的研究中发现的反应相似。在之前的研究中，研究人员发现患有内化障碍的儿童在恐惧诱导任务中对恐惧刺激表现出更大的回避反应。

在早期的研究中，声音分析与运动分析在诊断上有相似的准确性，但是Ryan McGinnis认为声音分析在临床应用中更具可行性。恐惧任务需要一个黑暗的房间、玩具蛇、连接在孩子身上的运动传感器和一个向导，而语音任务只需要一个评委、一种记录语音的方法和一个蜂鸣器。他表示:“声音分析将更加可行。”

Ellen McGinnis表示，下一步是将语音分析算法开发成一种通用的临床筛查工具，或许可以通过智能手机应用程序立即记录和分析结果。语音分析还可以与动作分析相结合，形成一整套技术辅助诊断工具，帮助识别出有焦虑和抑郁风险的儿童，这种方法甚至比父母的识别还要快。

少儿脑科技小课堂系头条号签约作者

参考：

https://www.sciencedaily.com/releases/2019/05/190506150126.htm

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