新传媒网伦敦大学学院神经病学研究所的科学家们开发了基于人工智能语言模型的新工具，可以表征被诊断为精神分裂症患者言语中的微妙特征。
这项研究发表在《美国国家科学院院刊》上，旨在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。
目前，精神科诊断几乎完全基于与患者及其亲近者的交谈，血液检查和脑部扫描等测试的作用很小。
然而，这种精确性的缺乏阻碍了对精神疾病的原因和治疗监测的更丰富的了解。
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言语流畅性任务，要求他们在五分钟内说出尽可能多的属于“动物”类别或以字母“p”开头的单词。
为了分析参与者给出的答案，该团队使用了一种人工智能语言模型，该模型经过大量互联网文本的训练，以类似于人类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这种预测能力是否会降低。
他们发现，与精神分裂症患者相比，人工智能模型确实更能预测对照组参与者给出的答案，而且这种差异在症状更严重的患者中最为明显。
