据美国心理健康研究所统计，美国约有20％的青少年患有精神健康状况。
这是坏消息
好消息是，精神卫生专业人员比以往任何时候都更智能的工具，赢咖4相关技术在帮助诊断患者方面处于领先地位，往往比人类更准确。
例如，在“自杀与生命威胁行为”杂志上发表的一项新研究表明，识别自杀者的机器学习准确率高达93％。由辛辛那提儿童医院医学中心教授约翰·佩斯蒂安（John Pestian）领导的研究涉及三个地区医院的379名青少年患者。
每名患者完成了标准化的行为评定量表，并参加了半结构化的面试，回答了五个开放式问题，如“你生气吗？根据大学的新闻稿，来刺激对话。
研究人员从数据中分析了语言和非语言语言，然后通过机器学习算法发送信息，该算法能够以非常准确的方式确定该人是否自杀，精神病但不自杀，或两者皆无。
Pentian在新闻稿中说：“这些计算方法为技术创新应用于自杀护理和预防提供了新的机会，这一切都是必需的。”
根据美国自杀协会的统计，2014年，自杀被列为美国第十大死因，但是15岁至24岁的人口死亡人数第二。
“心理学通报”杂志上发表的一项研究进一步突显出需要更好的工具来帮助预防自杀。过去50年进行的365项研究的荟萃分析发现，精神卫生专家预测有人会尝试自杀的能力是“不会比机会好”。
哈佛大学首席作者约瑟夫·富兰克林（Joseph Franklin）在与奇异中心的电子邮件交流中说：“其中一个主要原因是研究人员几乎总是试图用单一因素（例如抑郁症诊断）来预测这些事情。
富兰克林说，这种想法和行为背后的复杂性质需要考虑几十个甚至几百个因素来做出准确的预测。他和其他人在今年早些时候在心理医学杂志上发表的一篇信件论证了机器学习和相关技术是理想的选择。仅使用一个因素的搜索引擎在返回结果时将无效;今天企图预测自杀行为也是如此。
他指出，波士顿的研究人员，包括哈佛大学的Matthew K. Nock，已经使用机器学习来预测自杀行为，准确率为70％到85％。称之为“惊人”的工作，富兰克林指出，研究仍处于初步阶段，样本规模较小。
“Pestian集团的工作也很有趣，他们使用声乐模式/自然语言处理与迄今为止在该领域的大多数其他工作是独一无二的，”Franklin说，并补充说，从他们的发现在这一点上。 “然而，这是一个非常有趣的工作，也是过去五十年来这个领域一直在急剧变化的前景。”
富兰克林说，机器学习尚未被用于治疗，而大多数传统的自杀治疗方法都不足。
富兰克林说：“即使有几个群体正在准确预测整个医疗系统的自杀程度[AI]，目前尚不清楚我们应该如何处理这些风险很高的人降低风险。”
为此，富兰克林及其同事开发了一款名为Tec-Tec的免费赢咖4平台，可以显示出“减少自杀，自杀计划和自杀行为”的效果。
该赢咖4平台是基于一种称为评估条件的心理技术。通过不断配对某些单词和图像，根据网站，它会改变与某些对象和概念的关联，因此，在一个类似游戏的设计中，Tec-Tec试图改变一些可能增加自我伤害行为风险的因素的关联。
Franklin说：“我们正在开展[额外的]试验，并希望随着时间的推移，使用机器学习来定制每个人的赢咖4平台，并将最需要的用户与赢咖4平台连接起来。”
赶上精神分裂症的言论
去年，在精神分裂症杂志上发表的一项研究中，研究人员也很有希望使用机器学习算法预测高风险青少年后期的精神病发病。
三十四名参与者每季度接受访谈和评估两年半。使用自动化分析，对访谈的记录进行了评估，以确定语篇复杂性的一致性和两个句法标记 - 一个句子的长度和它包含的条款数量。
根据研究人员的说法，计算机分析的语音特征预测了后期精神病发展的百分之百准确度，超过了临床采访分类。
他们写道：“计算机科学的最新发展，包括自然语言处理，可为未来发展精神病学客观临床检测提供依据。
早期诊断ADHD
目前正在进行的一个项目中，德克萨斯大学阿灵顿分校和耶鲁大学的科学家将结合计算能力和精神病学专业知识，设计一个能够评估青少年常见疾病的AI系统：注意力缺陷/多动障碍（ADHD）疾病控制和预防中心（CDC）说，影响8.5％的8至15岁的儿童。
根据UTA的新闻稿，该研究使用“计算机视觉，机器学习和数据挖掘的最新方法”来评估儿童进行某些身体和计算机练习。练习测试孩子的注意力，决策能力和管理情绪的能力。然后分析数据以确定最佳干预类型。
“我们相信，所提出的计算方法将有助于提供可定量的早期诊断，并且允许我们监测一段时间内的进展情况，特别是帮助儿童克服学习困难，并引导他们进行健康和富有成效的生活。”Fillia Makedon教授说。 UTA计算机科学与工程系。
注意自闭症
与此同时，布法罗大学的一个小组已经开发出一种移动赢咖4平台，可以检测到两岁以下儿童的自闭症谱系障碍（ASD），准确率接近94％。结果最近在美国国立卫生研究院的IEEE无线健康会议上提出。
根据大学的新闻稿，该赢咖4平台会跟踪一个孩子的眼睛运动，看看社交场景的图片，如显示多个人的图片。具有ASD的人的眼睛运动通常不同于没有自闭症的人的眼睛运动。
据美国疾病预防控制中心报道，美国68名儿童中约有一人被诊断患有ASD。 UB研究包括32名2至10岁的儿童。未来计划进行较大的研究。
管理测试需要不到一分钟的时间，家长可以在家里完成测试，以确定孩子是否需要专业评估。
UB工程与应用科学学院助理教授徐文耀说：“这项技术弥补了患有自闭症患者诊断和治疗的人之间的差距。
有助于治疗我们最脆弱人群的技术？原来，有一个赢咖4平台。
