人工智能能否改善您孩子的老师，您的心理健康专业人员甚至您的医生做出的教育和临床决策?是的，的确如此，UdeM心理教育家和行为分析师的一项研究发表 在 《行为科学观点》上。
与每天遇到自闭症，注意力缺陷多动障碍，学习困难或心理健康问题等挑战的人一起工作时，从业人员通常依靠他们的专业判断来确定干预后行为是否正在改善。但是，根据这项研究，这还不够。
“不幸的是，专家们在根据行为数据得出结论时往往会不同意，这可能会导致有效干预措施的过早中断或持续无效治疗的发生，”研究机构首席研究员马克·拉诺瓦兹(Marc Lanovaz)说。蒙特利尔。
为了找到更好的方法，位于蒙特利尔的UdeM附属理工大学和纽约曼哈顿的曼哈顿维尔学院的Lanovaz及其同事独立标记了1000多个图形，并使用机器学习训练了新的决策模型。
结论比较
然后将这些模型得出的结论与当今研究人员最多研究的视觉辅助工具得出的结论进行比较。
UdeM心理教育学院应用行为研究实验室负责人，副教授Lanovaz说：“尽管我们始终认为我们的模型可以很好地发挥作用，但我们并不希望它们如此精确。”
他说：“我们的模型得出的结论不仅比最流行的工具更符合专家的解释，而且它们还根据新颖的数据得出了更准确的结论，”他说。
这组作者说，这些模型最终可以支持从业人员就其干预效果做出更好的决策。
Lanovaz说：“通过改善决策，从业者应该更迅速，准确地确定有效和无效的行为干预措施。” “最终，我们希望这种改变将转化为针对发育障碍，精神健康问题或学习困难的人们量身定制的干预措施。”