一个跨学科合作项目进行的一项研究表明，人工智能可以从问卷调查和大脑扫描中检测出对心理健康有参考价值的信号，而不需要专家的评估。
研究人员利用了英国生物银行的优势，这是世界上最大和最全面的生物医学数据库之一，其中包含了英国人口详细和安全的健康相关数据。这项工作发表在开放性期刊《GigaScience》上。
精神健康问题在全球范围内一直在增加，世卫组织确定在2007年至2017年期间，精神健康状况和药物滥用疾病增加了13%。这些疾病给社会带来的负担是广泛的，几乎对生活的每个领域都产生了负面影响，包括学校、工作、家庭、朋友和社区。阻碍社会解决这些疾病能力的问题之一是，诊断这些健康问题需要专家，而专家的可用性在全球范围内有很大的差异。为促进心理健康评估而开发的机器学习方法可以提供一个急需的额外手段来帮助检测、预防和治疗此类健康问题。
为了开发对心理健康敏感的人工智能模型，Inria(萨克雷-法兰西岛)的研究人员和他们的同事转向英国生物银行以获得所需的数据。英国生物库不仅储存了生物和医疗数据，还储存了关于个人情况和习惯的问卷数据，如年龄、教育、烟草和酒精使用、睡眠时间和体育锻炼。具体到这项研究，这些问卷还包括社会人口学和行为数据，如个人的情绪和情感，而生物数据包括10000名参与者的大脑扫描磁共振(MR)图像。
Inria的科学家们将这两个数据源结合起来，建立了近似于测量大脑年龄的模型，以及科学定义的智力和神经质特征，从而作为一种所谓的“代理测量”。研究人员通过在英国生物银行数据的一个单独子集中展示相同的结果来验证他们的这种“代理测量”的有效性。
这里的工作成果让我们看到了一个未来，即心理学家和机器学习模型可以携手合作，产生越来越细化和个性化的心理评估。例如，未来客户或病人可以授予机器学习模型对其社交媒体账户或手机数据的安全访问权，然后返回对客户和心理健康或教育专家都有用的代理测量结果。
