前沿的人工智能（AI）技术的发展将使精神健康和脑瘫诊断的早期干预更加普及。研究人员正致力于通过AI开发个性化的干预措施来应对精神健康状况。迪肯大学应用AI研究所的AI优化和材料发现负责人Sunil Gupta教授及其团队已经开发了一种新的AI方法，用于建议多种精神健康状况的个性化早期干预（治疗）。
“我们的AI研究允许为患有包括抑郁、焦虑和压力等状况的年轻人提供个性化的干预措施，”Gupta教授说。通过智能手机进行的AI驱动适应性临床试验，而非传统的随机临床试验，可以降低成本，并更快地覆盖更多人群，其准确性与传统临床试验相当，Gupta教授解释道。“去年我们在澳大利亚的大学中进行了一项由AI支持的临床试验，对象是18至25岁的年轻人。我们尝试了正念、睡眠、体育活动和安慰剂作为建议，具体取决于他们的痛苦或焦虑水平。我们发现这些算法能够非常有效地识别最佳干预措施。”
这项研究与Black Dog研究所合作进行，后者推荐了包括正念、睡眠、饮食和锻炼计划在内的四种干预措施。AI数据通过智能手机应用程序收集。参与者完成问卷调查，包括年龄、文化背景以及抑郁、焦虑和压力水平等基本信息。“AI会查看这些信息，并通过其统计知识进行计算，以建议干预措施，”Gupta教授说。两周后，学生再次完成相同的问卷。“通过这些对比调查，我们可以了解压力水平是下降还是上升，”他解释道。“这些数据再次被AI处理，然后AI算法更新其理解，因此当新的人完成调查时，他们将收到越来越准确的干预措施。”
未来，Gupta教授希望AI能够进一步完善，以便在识别更复杂的精神健康问题方面发挥重要作用，甚至能够通过捕捉更多数据（包括行为信息，如移动和智能手机使用情况）推荐认知行为疗法（CBT）等疗法。
与此同时，迪肯大学应用人工智能研究所的AI、健康和科学负责人Truyen Tran教授正在领导一个项目，旨在开发一种AI工具，以改善婴儿脑瘫的早期诊断的普遍可及性。通过智能手机技术诊断婴儿脑瘫将广泛普及。“9到16周大的婴儿的运动，在外行人看来，是非常随机的，这正是机器学习发挥作用的地方，因为我们可以检测出某些预示未来障碍的模式，”Tran教授解释道。“迄今为止，我们与脑瘫联盟和澳大利亚各地的医院合作，收集和分析了数千段婴儿视频。”“该算法从专家提供的注释中学习，然后算法学会如何检测高度预示未来可能发展成脑瘫的运动模式。”
目前，脑瘫主要是在父母注意到婴儿在开始爬行和走路时动作异常时，即一岁到一岁半之间才被诊断出来。“婴儿年龄越大，干预的效果越差，”Tran教授说。9到16周大的早期诊断可以显著改善孩子的前景。“在早期阶段，例如10周或20周，有许多有效的干预措施，可以减少日后残疾的影响。”通过智能手机访问的技术将使大多数人都能进行脑瘫筛查，无论其地理位置或经济状况如何，他补充道。“目前，这种早期筛查在低收入国家尤其缺失，”Tran教授说。未来，可以通过手机录制视频片段，AI算法实时分析结果，告知家长结果，并在必要时将其转介给专科医生。“这项研究的全球努力是开发AI解决方案，以便我们能够为世界上的每一个家庭提供服务，因为大多数人现在都有智能手机，因此当智能AI解决方案在未来几年内可用时，世界各地的每一个婴儿都将能够接受这种早期筛查。”
这些令人兴奋的医疗护理发展已经出现，而这仅仅是个开始。
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