人工智能现在可以通过分析人们的说话方式来检测他们的孤独感

人工智能和机器学习的进步使人们能够根据说话方式来检测诸如精神病，PTSD，躁郁症和抑郁症等疾病。现在，由加利福尼亚大学圣地亚哥分校医学院的研究人员领导的一项新的概念验证研究证明，基于自然语言处理(NLP)的AI系统如何通过分析老年人的言语识别老年人的孤独感。

考虑到孤独的普遍性和危害性，以及考虑到在临床环境中以任何精确度量化和衡量孤独的难度，开发可靠，客观的措施至关重要。

该研究共招募了80位老年人，他们使用传统的孤独评估工具进行了评估，然后接受了半结构化访谈(持续时间不超过90分钟)，目的是提供有关受访者一天中的孤独程度的更多详细信息。日常生活。

然后将访谈的笔录输入到IBM开发的自然语言系统中，并进行分析。该系统能够成功地检测出传统评估未发现的孤独感，并识别出男女谈论孤独感的方式存在许多差异。

发现一个人对有关孤独的直接问题的回答时间长短是该状况的关键指标，该系统设法以94%的准确度定性地对其进行了预测。

人们发现男性在谈话访谈中使用更多的恐惧和快乐的言语，而女性通常更直接地谈论自己的孤独感。研究人员声称，这可以为临床医生提供一些有价值的线索，帮助他们根据性别来发现人们的孤独感。

接下来，研究小组计划对更大，更多样化的人群进行更多研究，并借助GPS跟踪和睡眠数据对系统进行个性化来提高系统的准确性。

研究人员总结道：“最终，复杂的AI系统可以实时进行干预，以通过采用积极的认知，管理社交焦虑并从事有意义的社交活动来帮助个人减少孤独感。”

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