精神疾病，是又一个需要人工智能技术来仔细咀嚼大量数据，化作有效医学见解的领域。在接下来的两年内，IBM会制造出能从人的讲话中诊断精神疾病的机器学习系统原型。

在精神疾病诊断中，患者的谈话一直是医生用以判断病情的重要因素。语速、音量、用语特点，都可以用于判断精神疾病。现在IBM把这个分析工作交给了人工智能，从患者与医生的交流，或人们自己在社交网站上写下的话语，都可以作为分析材料。

IBM能做到这一点，前提是他们已花费数年时间来研究精神、心理障碍与语言之间的关联，建立起了一套测量体系。“我们目前提上日程的研究，是要弄清这件事：对于特定的个体来说，某段话中的某些用语，能否帮助我们理解这个人的心理状态?”技术总监Parmar说道。

IBM早已有过建立医疗模型的尝试：沃森最早的商业化尝试，“蓝色巨人”认知计算机系统，就是癌症护理医师的助手。今天，公司还与医疗行业产生了不少的合作，建立各式各样的医疗认知工具原型。例如，IBM透露Jupiter Medical Center(木星医疗中心)这家佛罗里达的地方医疗中心就会引进IBM沃森的肿瘤辅助诊疗技术。另外，它还与纪念斯隆凯特琳癌症中心(MSK)合作了癌症治疗培训项目。

除了精神分裂症、双向情感障碍、抑郁症等，IBM还会从可穿戴运动健身设备和医疗设备处获取数据，来辅助诊断帕金森症等神经疾病。虽然现在已经有医药健康专家把可穿戴的数据用在诊断判断上，但IBM希望用机器学习来加速这个进程，并能提供额外的见解。

Parmar说，其实美国和欧洲已经有人做了可穿戴数据的实验，也有教授把实验数据分享了出来，但没有人把这些数据综合到一起，研究这些数据中间是否有可关联之处，或者用整合的数据得出更深层次的理解。“用机器来处理和整合，恰好就是这个问题的答案。”