研究

研究团队开发了一种创新的抑郁症诊断模型，结合语音和脑电图数据进行多模态分析，打破传统单一数据的局限。通过改进的深度学习模型，将诊断准确率提高到97.53%。此技术展示了AI在心理健康领域的潜力，为患者提供更客观、精准的诊断工具。然而，未来还需解决AI如何解释诊断依据的挑战。整体来看，这些进展可能为心理健康干预提供新的方向，对抗全球日益严重的抑郁症问题。

近年来，人工智能（AI）在医疗领域引起了关注，尤其是ChatGPT在医生诊断中的应用。然而，最新研究表明，ChatGPT并未显著提高医生的诊断能力。研究中，在使用ChatGPT的医生与仅依赖传统资源的医生相比，得分差异微乎其微。虽然ChatGPT独立完成诊断时表现优异，但其与医生的结合效果欠佳。研究强调，AI不能取代医生的判断，且需在真实临床环境中进一步验证其有效性与适用性。