一个男生喜欢ai换脸是什么心理?
一个男生喜欢ai换脸,这没有什么奇怪的,美好的事物***都喜欢,每个人都喜欢自己与众不同,喜欢更加新颖的图片,这样的男生有主见,很自信,也喜欢挑战不同的人生。
反之就是男生很无聊,总喜欢把自己的头像换成新的,不想让朋友认出自己。
AI能预测精神分裂症吗?
AI能预测精神分裂症吗?
AI对于精神分裂症的预测仅限于某一方面,且研究的人群数量少,其准确性尚待商榷。
精神分裂症是指一组病因未明的重性精神障碍,主要临床表现为幻觉,妄想,思维(言语)紊乱,动作与行为明显紊乱或异常等。考虑其发病因素与遗传、大脑结构异常、神经递质异常、社会心理因素等都有关。多起病于青少年,常缓慢起病,自然病程多迁移,呈反复加重或恶化,但部分病人经过治疗可保持痊愈和基本痊愈状态。
目前,精神分裂症的诊断标准主要参照《中国精神障碍分类与诊断标准第三版,CCMD-3》及《国际疾病分类第10版,ICD-10》中的诊断标准。精神分裂症的诊断基于患者的临床表现和精神科大夫的精神检查结果,综合评估后,慎重做出的临床判断。
AI预测精神分裂症是近些年来国外研究结果。通过大脑不同区域之间的活动的关系,预测精神分裂症的可能性。但因目前入组人群较少、并且只从语言方面进行分析,因此可靠性仍待商榷。
本内容由北京中医药大学东直门医院 心理咨询科 副主任医师 赵振海审核
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未来AI能通过“望闻问切”治愈心理疾病吗?
这个问题问得很好,但是应该换做,未来中医能通过ai治疗心里疾病吗?
但是这需要一个庞大的系统工程,首先要建立模型,其次要将中医治病的经验,方法转换成数据,再次要找到基于这些数据上的规律,最后要建立标准,等等。
科学技术在人类健康上的应用,只能作为手段,断不可作为指导思想,否则只能越来越乱
第一,人工智能没法拿来像中医骗子一样给病人***。就算可以***,靠***也治不了病。
第二,心理疾病同样也是一种疾病。很多心理疾病,病因也并不是像大家所误解的一样,只是因为受到什么严重的精神***。其背后同样有遗传的或者组织的病变和缺陷,同样有明确的物质基础。治疗心理疾病时,同样需要药物或其它客观治疗手段的干预。
第三,目前有一些基于人工智能技术的原型,可用于***疾病诊断、微表情识别(测谎)等,但目前看来还都是很原始的阶段。不排除在不远的未来,你的面试官是一个能看透你的内心的机器人。
未来AI能通过“望闻问切”治愈心理疾病吗?
我认为不能,人工智能在发达,也是人们提前设置程序,他按照程序运行,但心理问题很复杂,每个人经历都不一样,很难设计出这样的程序。
谢谢你的问题。我认为,人工智能可以为治愈心理疾病作出贡献。
- 人工智能可以预测心理疾病。患心理疾病,有历史的原因,也有现实的问题,可能是几十个,甚至上百个因素长期积累的结果。人工智能可以基于大数据,对心理疾病的环境、行为、心理等数据进行收集、统计,开发出深度机器算法。当人的言行出现一定征兆时,就能通过人工智能计算,提前预警。比如士兵从战场回来,长期酗酒、寻衅滋事、闭门不出,就要小心是否是战争后遗症,及时疏导,以免给社会造成不可想象的后果。
- 人工智能可以治疗心理疾病。第一,是疏导情绪。心理疾病往往表现为情绪的面部变化,人工智能可以通过人脸识别,认清这些表情,基于数据和算法,提出解决措施。比如,工作压力大的人,经常抱怨同事和工作环境,人工智能系统就可以给他推送一些***跟音乐,从中寻找积极的因素。第二,很多病人羞于见心理医生,不适应将自己的柔软与短处***裸的公布于他人。在人工智能系统面前,反而能放得开,因为不会担心对方的反应与担心。第三,人工智能可以固化特定场景的治疗方案。比如,灾后百姓的心理疏导、自闭症患者、受到性侵患者等,具有规律和共识性的表征,人工智能完全可以基于历史上的成功经验,推出特定的、针对性措施。
- 人工智能可以监控心理疾病。人工智能还可以用于穿戴设备和家庭护理设备。当心理疾病患者在家久居的时候,可以通过吃饭、起居、[_a***_]、出行等数据,综合分析、判断心理疾病是否会加剧、是否会引发别的病症,提前预警告知家属。当然人工智能不可能完全取代于心理咨询师,心理咨询师利用好人工智能,可以极大地提高工作效率,减少心理咨询的成本。
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但是由于各种原因
人失去了这个能力
所有咨询师起到的核心作用
就是重新激活了人的自愈能力
因此,不管是AI也好,
咨询师也好
疗愈师也好
都是引导作用
真正疗愈自己的永远是自己
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人工智能可以帮助诊断精神疾病吗?
目前为止,精神疾病的诊断大部分还是基于临床观察和症状及治疗反应的统计分析;近年来,随着评估和计算分析的进步,开始开发更强大的工具,这给精神疾病的未来带来了希望。
Grisanzio和他的同事(2018年)研究了4***名不同背景人群的成年人,其中包括248名患有严重抑郁症、PTSD和惊恐障碍的患者,以及249名没有精神疾病诊断的人。研究人员首先使用“主成分分析”分析数据,以确定主要临床测量的趋势,然后使用机器学习方法进行“无监督”分析,这种方法不需要人工输入,而是独立地识别数据中存在的重要集群。
在基础分析(主成分分析)中,研究者发现3个因素占临床数据的大多数(71.2%):***缺失、焦虑唤醒和紧张。而无监督机器学习分析又得出了6个独立的集群。这6个类群与传统的精神病学诊断具有一定的关联,下图显示了集群与我们目前使用的诊断重叠的地方:
这项研究有助于从数据驱动的角度理解常见精神疾病的潜在症状,这项对成人的早期转诊研究为进一步完善临床应用打开了大门。
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