人工智能能否改善您孩子的老師，您的心理健康專業(yè)人員甚至您的醫(yī)生做出的教育和臨床決策?是的，的確如此，UdeM心理教育家和行為分析師的一項研究發(fā)表 在 《行為科學(xué)觀點》上。

與每天遇到自閉癥，注意力缺陷多動障礙，學(xué)習(xí)困難或心理健康問題等挑戰(zhàn)的人一起工作時，從業(yè)人員通常依靠他們的專業(yè)判斷來確定干預(yù)后行為是否正在改善。但是，根據(jù)這項研究，這還不夠。

“不幸的是，專家們在根據(jù)行為數(shù)據(jù)得出結(jié)論時往往會不同意，這可能會導(dǎo)致有效干預(yù)措施的過早中斷或持續(xù)無效治療的發(fā)生，”研究機(jī)構(gòu)首席研究員馬克·拉諾瓦茲(Marc Lanovaz)說。蒙特利爾。

為了找到更好的方法，位于蒙特利爾的UdeM附屬理工大學(xué)和紐約曼哈頓的曼哈頓維爾學(xué)院的Lanovaz及其同事獨(dú)立標(biāo)記了1000多個圖形，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練了新的決策模型。

結(jié)論比較

然后將這些模型得出的結(jié)論與當(dāng)今研究人員最多研究的視覺輔助工具得出的結(jié)論進(jìn)行比較。

UdeM心理教育學(xué)院應(yīng)用行為研究實驗室負(fù)責(zé)人，副教授Lanovaz說：“盡管我們始終認(rèn)為我們的模型可以很好地發(fā)揮作用，但我們并不希望它們?nèi)绱司_。”

他說：“我們的模型得出的結(jié)論不僅比最流行的工具更符合專家的解釋，而且它們還根據(jù)新穎的數(shù)據(jù)得出了更準(zhǔn)確的結(jié)論，”他說。

這組作者說，這些模型最終可以支持從業(yè)人員就其干預(yù)效果做出更好的決策。

Lanovaz說：“通過改善決策，從業(yè)者應(yīng)該更迅速，準(zhǔn)確地確定有效和無效的行為干預(yù)措施。” “最終，我們希望這種改變將轉(zhuǎn)化為針對發(fā)育障礙，精神健康問題或?qū)W習(xí)困難的人們量身定制的干預(yù)措施。”