精神病患者高风险自然语言处理的诊断和过渡精度:系统性审查
José Tomás García-Molina1, Maximiliano Downey2, Emmanuel Méndez3
1Department of Psychiatry and Mental Health, Faculty of Medicine, Universidad de Chile, Santiago, Chile; Translational Psychiatry Laboratory (Psiquislab), Faculty of Medicine, Universidad de Chile, Santiago, Chile; Department of Neuroscience, Faculty of Medicine, Universidad de Chile, Santiago, Chile.
自然语言处理 (NLP) 语音分析显示,在临床高危精神病 (CHR-P) 个体中早期发现精神病具有前途. 为了临床应用,需要使用标准化方法和更大的队列进行进一步的研究.
科学领域:
- 精神病学是一个精神病学.
- 计算语言学 计算语言学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 精神分裂症谱系障碍是导致残疾的主要原因,通常在青春期或成年早期出现.
- 早期识别临床精神病高风险 (CHR-P) 对于减少并发症和精神病持续时间至关重要.
- 目前临床医生管理的CHR-P识别工具耗时且预测能力适度.
研究的目的:
- 系统地审查自然语言处理 (NLP) 应用于CHR-P人群的言语的诊断和预后准确性.
- 确定用于CHR-P检测的NLP的方法趋势和研究缺口.
主要方法:
- 在PubMed,Scopus和Embase搜索到2025年5月的相关研究.
- 包括使用验证标准并将NLP应用于语音转录的CHR-P个人的研究.
- 使用QUADAS-2提取了定量指标 (准确度,灵敏度,特异性,AUC-ROC) 并评估了研究偏差.
主要成果:
- 9项研究 (353项CHR-P,197项对照) 符合纳入标准.
- 从对照组中对CHR-P进行截面歧视,结果显示准确度为56-95% (AUC-ROC为0.86-0.99).
- 对过渡到精神病的前性预测达到83-100%的准确度,但NLP方法的异质性,小样本大小和各种语音任务限制了可比性.
结论:
- 基于NLP的语音分析为早期精神病检测和风险分层提供了一个有希望的客观生物标志物.
- 标准化的协议,更大和多样化的队列,以及多中心验证对于推进临床实用性至关重要.
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