通过声音就能诊断出抑郁症？人工智能或许可以做

给我的录影方是分，并给我发了一封电子邮件：“你的受压总体为里面等。”与 Sonde 的API有所不同，信诺的电子邮件里面未给予有用的强化建议。

还有一些其他高效率或许会减小一个可取的人际交互层，比如最近在 A 轮担保里面筹集了 2000 万美元的加州伯克利Corporation Kintsugi。该Corporation的创始人是 Grace Chang 和 Rima Seiilova-Olson，两人都有过难以赢得精神上双腿健康医疗的都由经历。Kintsugi 为远程医疗和呼叫里面心给予商联合开发高效率，协助他们确定哪些患儿或许会从进一步的背书里面受益。

例如，通过用于 Kintsugi 的词汇深入研究程序在，护士或许会被若有必需多牵牛一分钟时间，询问一位患儿双亲自身的双腿病状。

联合开发这些类型高效率或许共存无知难题，要确保对所有患儿公平，无论其比率、性取向、人种、无国籍，都要取得有所不同的增值。Grace Chang 问道：“要让机器研习数学模型展现良好起到，我们必需有一个非常更大、大众化和强大的资料集。”他宣称，Kintsugi 用于了来自世界各地的词汇记事，涵盖了许多种有所不同的自然语言，就是为了以防无知难题。

本特利问道，这一新兴领域的另一个主要难题是隐私，之外是可以用来比对圈外的词汇资料。

即使病人坚称同意进行时记事，难题也是共存的。除了深入研究病人的精神上双腿健康，一些笑声深入研究程序在还用于这些录影来联合开发和现代化自己的插值。

本特利问道，另一个挑战是消费者或许不猜疑机器研习和其实质的之外之处插值，这些插值的工作来进行甚至连联合开发者自己都无法几乎解释，之外是总括资料深入研究的系统。

“我们必需创造插值，也必需阐释插值，”南加州大学(UCLA)神经科和人类举动塞梅尔资料深入研究小组(Semel Institute for Neuroscience and Human Behior)临时所长、精神上学家主席安条克·李(Alexander Young)博士问道，这与许多资料深入研究技术人员对认知科学和机器研习的普遍害怕相呼应：在单项的训练阶段，即使有，人类的监理也很少。

现在，安条克·李仍然对词汇深入研究高效率的潜质亦然认真坚定消极，常常是把该高效率作为患儿监视系统自己的来进行时。

他问道：“我相信你可以为人们的精神上双腿病状动态，或者用一般的方法的测试他们的精神上双腿病状。不过人们也喜欢必须自我监视系统的状态，常常是躁郁症慢性疾病的人。”

在启动时词汇深入研究高效率进入非主流应用之前，也有一些人呼吁对其准确性进行时严格的的测试。

本特利坚称：“我们不仅必需对词汇高效率进行时更是多可验证，还必需对基于其他匹配的认知科学和机器研习数学模型进行时可验证。我们必需从大规模、精心设计的、具有特色的资料深入研究里面赢得这种可验证。”

在那之前，认知科学驱动的词汇深入研究高效率仍是一种有出路、但未经断定的来进行时。不过再度，它或许会成为计算精神上双腿病状的日常方法。

英文版：Jane

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