隨著科技發展，人工智能漸漸融入生活的方方面面。在醫療領域，學者與研究者逐步使用人工智能進行疾病診斷與治療，這方面取得了一定的進展。近日，有研究人員使用人工智能(AI)，檢測焦慮的行為跡象，準確率超過90%，還建議人工智能在未來可以應用于解決心理健康和福祉問題。

　　在新冠疫情爆發后的這兩年里，還有出現了一場又一場的氣候災難，越來越多的人感到焦慮。這項研究似乎表明，人工智能可以提供一種非常可靠的測量方法，來識別某人焦慮的跡象。

　　研究中創建了一個典型焦慮表現行為的活動數據集，供傳感器檢測，包括閑坐、咬指甲、指關節開裂和敲擊手。參與者戴著記錄動作的傳感器，按照特定的順序進行一系列活動。研究者使用深度學習算法和計算混合模型分析參與者的行為。

　　根據美國精神病學協會(APA)的數據，焦慮癥是最常見的精神障礙形式。研究人員認為，人工智能可以幫助分析、診斷、治療和監測焦慮癥(AD)等心理障礙。

　　研究提出了一種人類活動識別(HAR)的方法，來識別與焦慮癥有關的一些行為。為了建立這樣的模型，研究者使用智能手機的運動傳感器和慣性測量單元(IMU)創建了一個具有獨特功能的焦慮行為的新數據集。

　　另外，研究還創建了幾個基于深度學習的模型，并與隨機森林和梯度提升算法(random forest and gradient boost algorithms)進行了比較。研究證實，其中一個由卷積神經網絡(CNN)和長短時記憶(LSTM)組成的深度模型，比其他模型表現更好，在識別焦慮相關行為達到超過92%的準確率。

　　研究人員認為，人工智能和傳感器技術領域的快速發展，使處理與精神、情緒和行為障礙相關的數據成為可能。未來可以進一步研究和探索，以了解難以言喻的行為，并改善整體心理健康。