近年來，“抑郁癥”一詞越來越多的被人們提起，不少名人如白巖松、崔永元等都曾表示陷入過抑郁癥的痛苦，而抑郁癥患者不堪病痛而自殺的新聞也屢見不鮮。

　　生命的“隕落“，無疑給人們敲響了警鐘。抑郁癥高發(fā)，我們要如何去防治?如果能檢測出潛在的抑郁癥患者，及時進(jìn)行心理疏導(dǎo)，是否能夠有效地減少這類悲劇的發(fā)生呢?

　　日前，來自IBM的計算精神病學(xué)和神經(jīng)成像研究小組團(tuán)隊開始嘗試?yán)脵C(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測人患精神疾病的風(fēng)險。他們通過對59名普通人的語言方式進(jìn)行追蹤、分析，并對語言連貫性進(jìn)行評分，來預(yù)測人們的潛在患病風(fēng)險。在隨后的結(jié)果驗證中，AI預(yù)測的精確度達(dá)到83%。

　　如今，AI進(jìn)軍醫(yī)療領(lǐng)域已經(jīng)是勢不可擋。此次，IBM在AI預(yù)測抑郁癥方面取得突破，可見有效利用AI診斷和治療精神疾病已經(jīng)是蓄勢待發(fā)。而在這之后，AI在防治精神疾病方面會有多大的“用武之地”，其推進(jìn)的難點又在哪里呢?恐怕值得我們好好討論一番。

　　AI預(yù)測抑郁癥，大有可為之地

　　智能相對論認(rèn)為，AI被用于預(yù)測抑郁癥，主要有3個原因。

　　1、人類預(yù)測抑郁癥的識別率低

　　盡管抑郁癥已經(jīng)成為全球第四大疾病，預(yù)計到2020年將成為第二大疾病，但人們在診前的預(yù)測和診后的監(jiān)控都處于薄弱環(huán)節(jié)，因為心理醫(yī)生和精神病醫(yī)生難以做到診前精準(zhǔn)預(yù)測和診后有效追蹤。

　　在中國，有大約2.5億人需要心理咨詢服務(wù)，8000萬人需要心理治療，心理診療的市場需求極為巨大。與此形成鮮明對比的是，我國抑郁癥的醫(yī)療防治還處在識別率低的局面，地級市以上的醫(yī)院對其識別率不足20%，只有不到10%的患者接受了相關(guān)的藥物治療。

　　而反觀AI的表現(xiàn)，除了此次IBM的AI預(yù)測實現(xiàn)了高識別率外，在去年，美國哈佛大學(xué)曾通過用AI程序分析社交網(wǎng)站中的照片，提出用色彩學(xué)的方法來診斷抑郁癥，正確率也高達(dá)七成，這無疑證明了AI預(yù)測將很有可能成為當(dāng)今社會用于早期篩查和檢測精神疾病的新途徑。

　　2、抑郁癥難以完全治愈，讓預(yù)防變得更為重要

　　抑郁癥是可以治療的，但卻很難治愈。一個患了抑郁癥的人，即使接受了心理治療，恢復(fù)到了以往的精神狀態(tài)，還是有極大的可能復(fù)發(fā)。2016年自殺去世的演員喬任梁，其經(jīng)紀(jì)公司發(fā)訃告時提到喬任梁生前已患有抑郁癥，在親友的幫助下治療已有好轉(zhuǎn)跡象，“卻不料他用最決絕的方式擺脫不可承受之病痛，與世訣別”。

　　治愈之難，使得預(yù)防變得尤為重要。這些年屢屢可見的抑郁癥患者自殺的新聞，也在提醒著人們要重視對心理疾病的預(yù)防。AI預(yù)測的高識別率也將成為其越來越被人們所看重的“法寶”。

　　3、AI能聽出人類的“言外之意”

　　IBM曾提出，有了AI，人類的語言文字就會成為通向精神健康的一扇窗。人們的語言和文字所形成的規(guī)律會被AI的認(rèn)知系統(tǒng)分析，人們的“言外之意”就會成為精神健康和身體健康狀況的可測指標(biāo)，這種分析得出的數(shù)據(jù)能夠幫助醫(yī)生更有效地預(yù)測并追蹤早期的精神疾病等。

　　南加州大學(xué)已經(jīng)推出了一款A(yù)I心理治療師，她會分析受訪士兵的面部表情變化，以及士兵的語義和語音，再結(jié)合問卷調(diào)查，診斷其是否存在PTSD(創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙)癥狀。

　　AI通過觀察人們?nèi)粘Ｋ鲆暤恼Z言習(xí)慣來預(yù)測人的精神疾病，在日后，該技術(shù)或許可以更進(jìn)一步，通過追蹤、分析人類的微表情、微行為，甚至是細(xì)微的語調(diào)變化，從而更為了解人類的心理狀態(tài)?？梢钥隙ǖ氖牵@種技術(shù)發(fā)展成熟后，在刑偵領(lǐng)域也會有極大的應(yīng)用空間。

　　AI預(yù)測抑郁癥的壁壘依舊存在

　　盡管AI預(yù)測抑郁癥有著科學(xué)的技術(shù)和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫的支撐，但要全面推進(jìn)還存在一定的難度。智能相對論認(rèn)為，目前的難點主要表現(xiàn)在受眾接受度、機(jī)器學(xué)習(xí)和隱私保護(hù)三個方面。

　　首先，人類和機(jī)器在心理檢測中始終存有疏離感，人類對于AI的心理檢測結(jié)果接受度不高。心理檢測與生理檢測不同，在生理上，我們可以做各項生化檢查，通過明確的數(shù)值和圖像來判斷生理上的疾病，人們也會更傾向于相信機(jī)器的精準(zhǔn)度。但心理檢測卻有一些不易量化的指標(biāo)，比如焦慮、沖動、恐懼等情緒。患者在與醫(yī)生交談時，更傾向于相信心理醫(yī)生能夠感知自己的情緒并且產(chǎn)生“共情”，從而更好地診斷自己的病情，而沒有自身情緒的AI，恐怕難以得到人們的信任。

　　其次，抑郁癥的病因、病情十分復(fù)雜，機(jī)器學(xué)習(xí)難以全盤掌握。人體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精密復(fù)雜，而隨著人體生長，人腦的神經(jīng)連接網(wǎng)絡(luò)也會不斷生長變化。迄今，有關(guān)專家對于抑郁癥的病因都難以解釋清楚。但可以肯定的是，生物、心理與社會環(huán)境諸多方面因素參與了抑郁癥的發(fā)病過程。

　　抑郁癥的表現(xiàn)也十分復(fù)雜，比如最近在《明星大偵探》這一節(jié)目中出現(xiàn)而被網(wǎng)友熱議的“微笑抑郁癥”，該類患者在白天大多數(shù)時間都面帶微笑，但“習(xí)慣性微笑表情”并不能消除工作、生活等各方面帶來的壓力、煩惱、憂愁，只讓他們把憂郁和痛苦越積越深。

　　“微笑型抑郁”多發(fā)生在那些身份高、學(xué)識高、事業(yè)有成的成功人士中，他們或是機(jī)關(guān)里的高官、企業(yè)中的老板，或是高職技術(shù)人員，這類人在社會上給人的印象是十分健談，自信沉穩(wěn)。但是，如前文中提到的，如今AI預(yù)測抑郁癥主要是通過分析被檢測者的語言方式和語言連貫性進(jìn)而確認(rèn)其患病風(fēng)險，而面對此類“成功人士式患者”的侃侃而談，AI又能否看到他們微笑背后的抑郁呢?

　　最后，AI預(yù)測抑郁癥的方法，即對于語言的分析不能夠適用于所有的語種。目前，硅谷一家叫X2AI的初創(chuàng)公司推出了針對敘利亞難民的AI心理咨詢師，雖然已經(jīng)在土耳其的難民營中開始試用，但其功能相對簡陋，且只能做阿拉伯語的語義識別。

　　就拿大家最熟悉的中文來打比方，當(dāng)有人說“吃飯去了我”，即使“我”作為主語并沒有放在謂語前，依舊不會影響大家對這句話的理解。在中文中，語序顛倒是十分常見的，而即便如此，也不會影響句子的原意。那能代表這個人有心理疾病嗎?當(dāng)然不能。畢竟“我去吃飯了”和“吃飯去了我”這兩句話在口語中的使用頻率恐怕不相上下。

　　另外，不同病癥是否會有不同的語言傾向呢?而在同一病癥中，不同程度是否也會有不同的語言習(xí)慣呢?這一切，還有待研究。

　　除此之外，AI預(yù)測抑郁癥同樣也會存在AI進(jìn)軍醫(yī)療領(lǐng)域的常見問題，比如檢測程序的設(shè)定、醫(yī)療數(shù)據(jù)保護(hù)等等。所以，AI預(yù)測抑郁癥要實現(xiàn)有效落地，恐怕還有很長的路要走。

　　盡管AI預(yù)測抑郁癥還有很多的難關(guān)待攻克。但對于AI預(yù)測甚至治療精神疾病的研究依舊有著十分重要的意義。一方面，AI預(yù)測在成熟發(fā)展后，其預(yù)測結(jié)果能作為一種參考因素，在一定程度上幫助醫(yī)生進(jìn)行相關(guān)診斷;另一方面，AI在精神疾病領(lǐng)域的不斷深入，也許能夠為日后的精神疾病治療找到新的突破點。