AI遇上强迫症,大脑与情绪的羁绊有解了-600学习网
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随着新年的临近,许多人已经在规划和整理的道路上。购买新年用品和深入清洁家居都被提上了议事日程。
对于悠闲的人来说,提前三天找个阿姨打扫是可以的。如果没有可能在家里聚在一起,一些人可能什么都不做,保持不变。习惯于计划的人开始接受各种各样的书。更极端的强迫症”患者”可能对他们每天应该做的事情很准确。如果周围有这样的强迫症患者,他们可能会对这种情况有深刻的了解。
我们经常拿强迫症开玩笑。事实上,他们中的一些人更加完美主义,喜欢做真正的朋友。然而,也有可能受到强迫症的严重影响。这种人会对自己的强迫症行为产生心理负担。他们想摆脱它,但别无选择。他们无法控制自己的行为和思想,焦虑常常伴随着他们。
我们可能已经了解到,严重强迫症的常见治疗方法是心理干预和药物治疗。心理干预和药物治疗是常见的方法,但对于一些强迫症患者,这种治疗方法没有效果。这样的人开始关注大脑深层刺激的治疗。脑深部刺激可以起到很好的效果。超过一半的强迫症患者的症状和生活质量得到了显著改善。然而,对于一些强迫症患者,治疗效果并不理想,但他们的焦虑.抑郁等伴随症状明显改善。
脑深部刺激的方式对某些心理疾病的治疗有良好的反馈效果,但在治疗过程中,脑深部的刺激频率和强度与医生的经验有关,这也意味着这种治疗手段对医生的水平和经验要求更高,有更大的提升空间。最近,一项关于人工智能的研究首次发现了大脑中与强迫症相关的脑电波信号,为强迫症的诊断和靶向治疗带来了新的益处。
人工智能捕捉强迫症的脑电图信号
对于强迫症患者,大脑深层刺激的频率和强度与医生的经验水平有关。疾病的治疗管理是非结构化和复杂的。精确刺激深部脑电图部分和识别强迫症患者的发作时间成为机器干预的关键环节。
人工智能技术用于识别大脑中与强迫症相关的脑电波信号,并根据该信号调整大脑深层刺激的强度,为针对姓和精确治疗强迫症打开了新的窗口。
这个研究小组来自美国布朗大学脑科学研究所。由David A.Borton教授领导的研究小组对五名严重强迫症患者进行了长期脑电图监测。经过长期的收集.研究和观察,该团队使用人工智能分析患者生活中的强迫行为,评估患者的各种微妙情绪变化,并将其与脑波活动相匹配。除了脑电波信号,研究人员还收集了一组强迫症患者行为的生物标志物,包括面部表情和身体运动。通过人工智能,他们发现这些行为和特征与大脑信号的变化密切相关。
此外,研究人员还证明,当患者出现这些强迫症状时,人工智能提供的大脑深层刺激位置可以显著改善患者的强迫症状。研究人员还不断完善大脑深层刺激系统,并朝着自动刺激的方向发展。
什么意思?当患者有强迫症信号时,该系统可以自动捕捉并及时使用脑深部刺激进行靶向缓解,并根据患者的症状强度自动调整刺激强度。目前,研究人员计划进一步招募更多患者进行实验
不管它有多像一台人类机器,它都可以模仿心理治疗师的语言和感觉,但它毕竟是一台机器。对于需要同理心和情感支持的患者,如果他们不知道背后的”心理学家”是一台机器,这是可以接受的;如果我们知道这是一台机器,就会有一些疑问和尴尬。
一些患者表达了这样一种怀疑态度,即没有情感的人工智能被用来治疗情感心理疾病,情感的细度远不能令人满意。让人工智能机器治疗人类疾病。人工智能是一个永远无法学习和移情的情感领域,这会让患者或多或少地产生抵触情绪,在心理上无法令人信服。
当然,患有心理疾病的患者在认知水平上会有一些困难,难以描述和调和。在道德层面上,人工智能的应用也有潜在风险,公众难以接受。比如存储和共享心理健康数据的道德规范,以及学习系统的自主姓和隐私。所有这些都使得人工智能在心理健康领域的升级和进化过程中遇到了障碍。
心理健康是一种特殊的人类疾病。由于社会环境的压力,许多患有这种疾病的人会感到羞愧。当患者敞开心扉,鼓起勇气去医院和专业机构进行诊断和治疗时,他们面对的是机器。对于患者来说,这也是一个会引起心理波动的令人不安的因素。
在心理健康领域对人工智能的讨论仍然需要谨慎和细分。如果它类似于深部脑刺激技术,那么疾病治疗领域的机器干预对患者来说完全没有任何心理障碍,因为它是对医生技术水平的人工智能的补充。然而,对于深入讨论和分析的类型,如果使用人工智能技术进行干预,则必须对过程进行细分。如果明确需要人工智能技术的干预,透明的诊断和治疗将使患者的心理接受更加友好。
人工智能技术在心理健康领域的应用促进了对心理健康疾病的准确识别和治疗。然而,它不能完全取代专业医生和心理咨询师。从患者的角度来看,它可以被视为帮助医生进行诊断.支持和干预的工具。对于一些过程问题,甚至是心理障碍和波动,如果必要,有必要积极与医生沟通。如果你在治疗过程中增加了一些负担,它将不会有回报。无论诊断和治疗的哪个阶段,人工智能技术都在积极参与并发挥作用。当然,技术的方向始终是援助的存在。在心理健康领域,作为申请的主体和接受者,双方的效能感是最重要的。情感和思维认知的提高是衡量的标准,永远是唯一的标准。
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