統計顯示高達20%的兒童會出現焦慮和抑郁，但這些心理問題往往很難被及時發現，以致錯過最佳干預時機。美國研究人員利用人工智能技術開發出一種兒童行為篩查工具，可以快速、準確發現這類問題。

佛蒙特大學和密歇根大學研究人員在新一期美國《科學公共圖書館·綜合》雜志上介紹，他們使用可穿戴的運動傳感器收集兒童行為數據，再利用機器算法進行評估篩查。

測試中，63名兒童被領進一間暗室，研究人員首先提示他們將看到某種東西，小心不要將其吵醒，隨后他們迅速揭開一個玻璃容器上的布，掏出一條假蛇讓這些孩子玩。

通常，研究人員會通過觀看過程錄像、評估兒童的行為和語言等來診斷他們是否存在心理問題。而在這一測試中，研究人員還收集了傳感器的監測數據，并利用機器算法進行分析，來篩查存在焦慮和抑郁的兒童，結果準確率達到了81%，優于常用的家長調查問卷法。

這一算法發現，兒童看到蛇之前是發現潛在病征的關鍵階段，焦慮或抑郁兒童比其他兒童在面臨潛在不確定因素時表現得更焦慮，更傾向于進行回避，而傳感器和算法能幫助更快得出結論。

佛蒙特大學臨床心理學家艾倫·麥金尼斯說，過去要經過訓練數周并分析數月才能完成的任務，現在幾分鐘就能完成。在獲取了兒童的測試第一階段行為數據后，機器算法只需20秒就可判斷該兒童是否有焦慮或抑郁等心理問題。

研究人員稱，心理問題的早期干預至關重要，因為兒童的大腦可塑性強，對治療反應好。而如果沒有及時干預，這些兒童成年后濫用藥物和自殺的風險更高。

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