AI遇上强迫症，大脑与情绪的羁绊有解了( 二 )

生命的预警与挽歌我们知道，现下的高压生活，从学生到成人，存在很大比例的精神健康失衡。根据2019年卫健委数据，我国抑郁症患病率达到2.1%，焦虑障碍的患病率是4.98%，抑郁症和焦虑症患病率达7%。从周围人的精神健康程度来看，真实的数据应该会比研究的数据比例还要严重。
精神健康类疾病，尤其是抑郁症的高患病率和高自杀率会给个人和家庭带来严重的负面影响，因此及早识别抑郁倾向信号，提供专业帮助是十分必要的。
对于社交网络中暴露出的倾向与后续的干预，荷兰阿姆斯特丹自由大学人工智能系教授黄智生开启了“树洞计划”。“树洞机器人”会每天监控特定社交网络中的信息数据，对社交网络上的数据信息进行汇总智能分析，并对自杀的可能性、风险性进行判断，对于存在自杀计划或行为的人群每日重点关注，并生成报告进行每日通报。
国内也有个类似的项目——心理地图PsyMap。通过网络爬虫整合疑似抑郁症患者留言信息后，再通过AI对留言进行分析筛查。最后由志愿者对有自杀意向的人进行心理危机干预，在他们走向终结之前挽救生命。

文章插图
这类干预方式通过采用知识图谱技术作为后台支撑，能够实现逻辑推理和逻辑判别，可以进行24小时全时段监控，自动计算自杀风险，然后实时发布监控通报，对于重点人群的关注与倾斜干预具有积极的意义，专业的心理咨询师可以在关键的时刻挽回生命。
当然，除了社交网络较为明显的语义抑郁倾向，也有通过面部表情特征的变化来区分是否有抑郁倾向。有研究分析显示，这类面部检测的准确率在78%，在音调方面，抑郁症患者的语速也会有一些明显的特征，比如速较慢、停顿间隔较长、语调平缓、气息较明显。
运用这类可以辨别抑郁患者的AI辅助工具诊断，可以提高医生的工作效率，也能够及早发现抑郁症，为积极干预提供了可能性。不过AI技术在诊疗精神疾病的过程中，也存在一些争议的声音。
冷AI与热情绪：患者会买账吗？我们知道AI技术具有强大的图像识别、信息处理与分析的功能。在精神疾病的诊断与治疗中都能够发挥出一些人力所不能及的作用，但是对于患者来说，用冷冰冰的机器治疗心理疾病，心理也会存在各种感受，能不能完全接受机器干预心理也有各种答案。
我们看到的许多关于AI在精神健康层面的助益都是从医师与机构的角度出发，对于患者来说，到底是有哪些效果与感受，处于一个比较灰色的地带，被模糊的处理带过。

文章插图
无论是多么像人类的机器，能够模仿心理治疗师的话术与情感，但终究是机器。对于需要共情与情感支持的患者来说，如果不知道背后的“心理师”是机器的话，还能接受；如果知道是机器的话，多少都会有一些质疑与尴尬。
有患者就曾表示过这种怀疑的心态，认为缺乏情感的AI用来治疗比较情绪化的心理疾病，细腻的情感颗粒度差得太远。并且让AI机器治疗人类病，AI是永远无法学会、无法感同身受的情绪领域，这让患者心理上多少有些抗拒，也难以让人信服。
当然，AI治疗心理疾病在患者认知层面会有一些难以名状与调和的难度，在伦理层面，AI的应用也存在潜在的风险，让大众难以接受。比如存储和共享精神卫生数据的伦理，以及其学习系统的自主性和隐私水平等。这些都使得AI在精神健康领域的升级进化过程中，存在障碍。
精神健康是人类疾病中比较特殊的存在，对于这类疾病很多人因为社会环境的压力，会有一些病耻感，当患者敞开心胸，鼓起勇气走进医院和专业机构进行诊疗，面对的是机器，对于患者来说，也是会造成心理波动的不安因素。