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　　近年来的研究发现★✿，重度抑郁症（MDD）和焦虑症（AD）在成年人中发病率居高不下微扑克★✿，新冠疫情进一步加剧了这些心理精神疾病问题★✿。

　　尽管AD/MDD患病率很高★✿，但由于社会★✿、感知和结构障碍微扑克★✿，诊断和治疗率仍然较低（AD为36.9%★✿，MDD为61.0%）水母网论坛★✿。为了解决这一问题★✿，研究人员开发了一种AI机器学习辅助工具★✿，通过分析一分钟言语交流中的声学语音信号★✿，精准筛查出共病AD/MDD患者★✿。

　　该研究的灵感来源于观察患有焦虑症和重度抑郁症的人微扑克★✿，常常面临诊断和治疗延误★✿，而语音信号能够反映多种健康状况★✿，特别是精神疾病★✿。研究人员发现★✿，AD★✿、MDD和共病AD/MDD具有不同的语音声学特征★✿，特别是共病AD/MDD的识别更为困难★✿，因为AD和MDD的声学标记通常相互对立★✿。

　　研究人员采访了患有和不患有AD/MDD的女性参与者水母网论坛★✿，使用远程医疗服务平台记录了参与者的语音交流情况微扑克★✿，并进行语义语言流畅性测试★✿，要求参与者在规定时间内说出尽可能多的动物名字水母网论坛★✿。

　　通过提取录音中的声学和音素特征水母网论坛★✿，并应用AI机器学习技术★✿，研究人员成功地区分了患有和不患有AD/MDD的受试者★✿。该研究证明了★✿，利用一分钟语义流畅性测试能够可靠地筛查AD/MDD患者微扑克★✿。值得关注★✿。