Proc Natl Acad Sci U S A.：哈佛大学研究者使用人工智能语言模型帮助诊断精神分裂症-杭州脑海科技有限公司

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精神分裂症是一种使人衰弱的常见精神疾病，影响着全球约2400万人和英国超过68.5万人。据NHS称，这种疾病的症状可能包括幻觉、妄想、思维混乱和行为改变。精神分裂症主要征兆被认为是基本的思考结构及认知发生碎裂。这种解离现象据信会造成思考形式障碍并导致无法分辨内在及外在的经验。目前，精神病诊断几乎完全基于与患者及其亲近者的交谈、血液测试和脑部扫描。然而，这种缺乏精确性的情况阻碍了对该精神疾病原因的更深入了解和对治疗的监测。

2023年10月10日，哈佛大学的Matthew M Nour博士和伦敦政治经济学院的Raymond J. Dolan教授及研究团队在Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America（IF=11.1）上发表了题为“Trajectories through semantic spaces in schizophrenia and the relationship to ripple bursts”的文章，开发了基于人工智能语言模型的新工具，可以表征精神分裂症患者言语中的细微特征。

研究人员要求26名精神分裂症患者和26名对照组参与者完成两项语言流利性任务，要求他们在五分钟内尽可能多地说出属于“动物”类别或以字母“p”开头的单词。

任务结果

为了分析参与者给出的答案，该团队使用了一个人工智能语言模型，该模型经过了大量互联网文本的训练，以与人类相似的方式表示单词的含义。他们测试了人工智能模型是否可以预测人们自发回忆的单词，以及精神分裂症患者的可预测性是否降低。他们发现控制参与者AI模型确实比精神分裂症患者产生的结果更容易预测，而且这种差异在症状更严重的患者中最大。

类别实验结果

将任务行为建模为语义空间中的局部搜索

研究人员认为，这种差异可能与大脑学习记忆和想法之间关系的方式有关，并将这些信息存储在所谓的“认知地图”中。他们在同一研究的第二部分中找到了对这一理论的支持，作者在该研究中使用大脑扫描来测量大脑活动在大脑中参与学习和存储这些“认知地图”的部分。

关系重放关联的纹波功率

这项工作显示了将人工智能语言模型应用于精神病学（一个与语言和意义密切相关的医学领域）的潜力。通过结合最先进的人工智能语言模型和大脑扫描技术，可以揭示语言意义是如何在大脑以及精神疾病中发生的。了解语言的自动分析如何帮助医生和科学家诊断和评估精神疾病状况。

参考文献

Nour MM, McNamee DC, Liu Y, Dolan RJ. Trajectories through semantic spaces in schizophrenia and the relationship to ripple bursts. Proc Natl Acad Sci U S A. 2023 Oct 17;120(42):e2305290120. doi: 10.1073/pnas.2305290120IF: 11.1 Q1 . Epub 2023 Oct 10. PMID: 37816054IF: 11.1 Q1 .

资讯来源

https://medicalxpress.com/news/2023-10-ai-language-schizophrenia.html

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编译：李鑫曌

校审：展琳琳

全文完

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