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segmentfault官方|当生命被抑郁击垮，用 AI 诊断抑郁症能挽救正经历深渊的人么？( 二 )


X 实验室并不是第一个将机器学习算法应用于脑电图解读的 ， 在去年 4 月发表的一篇论文中 ， IBM 的研究人员就声称他们已经开发出了一种可以对癫痫发作分类的算法 ， 准确率高达 98.4% 。
事实上 ， 脑电图已经被广泛应用于研究吞咽、分类精神状态、诊断神经及精神疾病 ， 比如神经源性疼痛和癫痫 ， 以及分类情绪 。
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Amber 项目遇挫 ， AI 诊断心理健康需多方协作
Amber 团队最终未能成功找到抑郁症和焦虑症的单一生物标志物 。 但是 ， 尽管遇到了挫折 ， 他们还是在 GitHub 上开源了他们的硬件设计、可视化工具和激励工具 。 截至今日上午 ， 收集脑电波的设备和软件已为佛罗里达州立大学的一项研究提供了帮助 。
此外 ， Amber 团队承诺不会对该项目中开发的硬件申请专利 ， 并将 50 个未使用过的头戴设备捐赠给了 Sapien Labs ， 这个实验室运营着一个“人脑多样性项目” ， 支持低收入国家和未被充分代表的群体开展脑电图研究 。
Obi Felten 还在他的博客中写道：“我们希望开源我们的脑电图系统和发表我们的机器学习技术 ， 这不仅对脑电图专家有价值 ， 而且对更广泛的心理健康研究团体也有价值 ， 他们此前可能因为之前研究脑电图的复杂性和成本而退缩 。 ”
【segmentfault官方|当生命被抑郁击垮，用 AI 诊断抑郁症能挽救正经历深渊的人么？】在现实世界中使用技术支持的心理健康测量工作的道路上还有很多困难 ， 需要做更多研究 。 要应对当今的挑战 ， 需要科学家、临床医生、技术专家、政策制定者和有生活经验的个人之间建立新的伙伴关系 。


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