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西奥多拉·查斯帕里博士对着摄像机微笑。
如果与人工智能相结合,人类语言可以作为一种有价值的生物标记,用于诊断和跟踪抑郁症、焦虑症或创伤后应激障碍等心理健康状况的结果。|图片:德州是工程

德州农工大学(Texas A&M University)计算机科学与工程系助理教授Theodora Chaspari博士正在努力利用基于语音的技术,使它们更可靠、可信和负责。

Chaspari最近获得了美国国家科学基金会(NSF)教师早期职业发展(Career)奖,因为她的研究项目名为“为心理健康保健启用可信的语音技术:从语音匿名到公平的以人为中心的机器智能美国国家科学基金会职业奖是美国国家科学基金会为支持早期职业教师而颁发的最具声望的奖项。

她将利用该奖项设计可靠的人工智能(AI)算法,用于基于语音的精神健康状况诊断和监测,以解决信任的三大支柱:可解释性、隐私和公平决策。

当与人工智能相结合时,人类语言可以作为一个有价值的生物标志物,一个可以衡量某些生物状态或状况的指标。生物标记可用于诊断和跟踪心理健康状况的结果,如抑郁症、焦虑症或创伤后应激障碍。通过监测一个人的讲话,医生和研究人员将更好地了解他们的心理健康,并准确预测他们的音调下降。例如,对于那些被诊断为抑郁症的人来说,他们的语言特征是单调和单调。

然而,实时连续跟踪一个人的讲话会带来一些社会和道德挑战。

“如果我们能准确地预测它们音调的下降,那么我们就能进行干预,防止症状的复发,”Chaspari说。“我们正在开发不仅在精确监测方面可靠,而且更以人为本、更友好的人工智能。”

该项目包含三个目标,团队要解决的第一个挑战是隐私。为了确保某人的语音数据不会落入坏人之手,Chaspari和她的团队提出了新的算法来识别和转换语音信号。因此,数据中没有关于个人身份的信息。

该项目的另一个重要部分旨在了解临床医生在诊断或治疗患者时如何理解算法并与算法交互,这是他们决策过程的一部分。Chaspari还感兴趣的是临床医生对人工智能的信任程度或不信任程度、人工智能的发展以及他们对人工智能的兴趣如何潜在地取决于个性特征。

“如果你对新体验更开放,那么你可能会对人工智能更感兴趣,你会想要尝试它。但对于性格不那么开放的人来说,情况可能并非如此。”

这项研究计划的资金将用于培训缺乏服务的高中和大学学生,并提供在敏感人群中合乎道德地应用计算机研究的知识。这项研究开发的应用程序也将作为鼓励学生在STEM领域寻求职业发展的工具。