来源：分析测试百科网

　　统计显示多达20%的儿童会出现焦虑和抑郁，但这些心理问题往往很难被及时发现，以致错过最佳干预时机。美国研究人员利用人工智能技术开发出一种儿童行为筛查工具，可以快速、准确发现这类问题。

　　佛蒙特大学和密歇根大学研究人员在新一期美国《科学公共图书馆·综合》杂志上介绍，他们使用可穿戴的运动传感器收集儿童行为数据，再利用机器算法进行评估筛查。

　　测试中，63名儿童被领进一间暗室，研究人员首先提示他们将看到某种东西，小心不要将其吵醒，随后他们迅速揭开一个玻璃容器上的布，掏出一条假蛇让这些孩子玩。

　　通常，研究人员会通过观看过程录像、评估儿童的行为和语言等来诊断他们是否存在心理问题。而在这一测试中，研究人员还收集了传感器的监测数据，并利用机器算法进行分析，来筛查存在焦虑和抑郁的儿童，结果准确率达到了81%，优于常用的家长调查问卷法。

　　这一算法发现，儿童看到蛇之前是发现潜在病征的关键阶段，焦虑或抑郁儿童比其他儿童在面临潜在不确定因素时表现得更焦虑，更倾向于进行回避，而传感器和算法能帮助更快得出结论。

　　佛蒙特大学临床心理学家艾伦·麦金尼斯说，过去要经过训练数周并分析数月才能完成的任务，现在几分钟就能完成。在获取了儿童的测试第一阶段行为数据后，机器算法只需20秒就可判断该儿童是否有焦虑或抑郁等心理问题。

　　研究人员称，心理问题的早期干预至关重要，因为儿童的大脑可塑性强，对治疗反应好。而如果没有及时干预，这些儿童成年后滥用药物和自杀的风险更高。