一个跨学科协作项目进行的一项研讨标明，人工智能能够从问卷调查和大脑扫描中检测出对心思健康有参考价值的信号，而不需求专家的评价。
研讨人员利用了英国生物银行的优势，这是世界上最大和最全面的生物医学数据库之一，其间包含了英国人口详细和安全的健康相关数据。这项作业宣布在开放性期刊《GigaScience》上。
精力健康问题在全球规模内一直在添加，世卫安排确定在2007年至2017年期间，精力健康状况和药物滥用疾病添加了13%。这些疾病给社会带来的负担是广泛的，简直对日子的每个范畴都发生了负面影响，包含校园、作业、家庭、朋友和社区。阻止社会处理这些疾病才能的问题之一是，确诊这些健康问题需求专家，而专家的可用性在全球规模内有很大的差异。为促进心思健康评价而开发的机器学习方法能够供给一个急需的额定手法来协助检测、防备和医治此类健康问题。
为了开发对心思健康灵敏的人工智能模型，Inria（萨克雷-法兰西岛）的研讨人员和他们的搭档转向英国生物银行以取得所需的数据。英国生物库不只贮存了生物和医疗数据，还贮存了关于个人状况和习气的问卷数据，如年纪、教育、烟草和酒精运用、睡觉时刻和体育锻炼。详细到这项研讨，这些问卷还包含社会人口学和行为数据，如个人的心情和情感，而生物数据包含10000名参与者的大脑扫描磁共振（MR）图画。
Inria的科学家们将这两个数据源结合起来，建立了近似于丈量大脑年纪的模型，以及科学界说的智力和神经质特征，然后作为一种所谓的“署理丈量”。研讨人员经过在英国生物银行数据的一个独自子会集展现相同的效果来验证他们的这种“署理丈量”的有效性。
这儿的作业效果让我们看到了一个未来，即心思学家和机器学习模型能够携手协作，发生越来越细化和个性化的心思评价。例如，未来客户或患者能够颁发机器学习模型对其交际媒体账户或手机数据的安全拜访权，然后回来对客户和心思健康或教育专家都有用的署理丈量效果。