一個跨學科合作項目進行的一項研究表明，人工智能可以從問卷調查和大腦掃描中檢測出對心理健康有參考價值的信號，而不需要專家的評估。
研究人員利用了英國生物銀行的優勢，這是世界上最大和最全面的生物醫學數據庫之一，其中包含了英國人口詳細和安全的健康相關數據。這項工作發表在開放性期刊《GigaScience》上。
精神健康問題在全球範圍內一直在增加，世衛組織確定在2007年至2017年期間，精神健康狀況和藥物濫用疾病增加了13%。這些疾病給社會帶來的負擔是廣泛的，幾乎對生活的每個領域都產生了負面影響，包括學校、工作、家庭、朋友和社區。阻礙社會解決這些疾病能力的問題之一是，診斷這些健康問題需要專家，而專家的可用性在全球範圍內有很大的差異。為促進心理健康評估而開發的機器學習方法可以提供一個急需的額外手段來幫助檢測、預防和治療此類健康問題。
為了開發對心理健康敏感的人工智能模型，Inria（薩克雷-法蘭西島）的研究人員和他們的同事轉向英國生物銀行以獲得所需的數據。英國生物庫不僅儲存了生物和醫療數據，還儲存了關於個人情況和習慣的問卷數據，如年齡、教育、煙草和酒精使用、睡眠時間和體育鍛煉。具體到這項研究，這些問卷還包括社會人口學和行為數據，如個人的情緒和情感，而生物數據包括10000名參與者的大腦掃描磁共振（MR）圖像。
Inria的科學家們將這兩個數據源結合起來，建立了近似於測量大腦年齡的模型，以及科學定義的智力和神經質特徵，從而作為一種所謂的“代理測量”。研究人員通過在英國生物銀行數據的一個單獨子集中展示相同的結果來驗證他們的這種“代理測量”的有效性。
這裡的工作成果讓我們看到了一個未來，即心理學家和機器學習模型可以攜手合作，產生越來越細化和個性化的心理評估。例如，未來客戶或病人可以授予機器學習模型對其社交媒體賬戶或手機數據的安全訪問權，然後返回對客戶和心理健康或教育專家都有用的代理測量結果。