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有没有精神病？你的手机告诉你
一款智能手机应用能够识别出其用户是否具有自杀倾向,它还能通过提供资源或是警示其他人进行干扰.
第三通电话仍然没有接通后,克里斯·米德尔医生决定亲自驱车前往120公里外卡梅尔镇,那里有一位名叫李察·凯德的男士,是她的病人,今天早上克里斯又收到了一条来自李察·凯德的手机的“求助”报告,它认为它的主人正在经历精神崩溃.
预测：你今天比平时少走52%的路
自主发出这份报告的是一款名叫Ginger.io的应用软件,是2011年由美国著名线上医疗企业Ginger.io公司设计并开发的,它能够通过监测使用者的语调、语速、音量和语义以及社交状态等来判断其是否处于精神异常状态.
“听上去似乎有些不可思议,但事实上精神疾病的早期症状确实有迹可循” 克里斯·米德尔医生说,?“比如当一个人感觉抑郁时,他会远离人群,封闭自己,变得孤僻冷漠,与他人的联系会变少,别人发给他的信息也会回复少或者不及时,同时他也会感觉身体倦怠,那么待在家里的时间会大大增长,等等诸如此类的异于平常的行为特征.”
这也是Ginger.io运行的基础核心,为此它的设计团队花费数年时间来搜集庞大的真实的数据来验证人们使用手机的习惯和频率或者地点的变化如何反映出暴躁、抑郁、兴奋等情绪的变化,并据此建立数据模型,设计智能算法.
经过几年的小范围的试运行和不断改进,Ginger.io的核心技术已经比较成熟,准确率达到91.7%以上.使用也比较方便,几乎不会打扰到使用者.当这款软件安装到使用者的手机上后,患者需要先填写一份调查问卷,例如自我感觉病症、治疗史、睡眠时间、运动时间等基本情况,然后Ginger.io开始数百万级搜集用户的睡眠数据、行为数据和社交数据,几天以内,就可以自动生成用户日常行为基准线,随后Ginger.io开始运用智能分析算法来解析该用户最近和随后的生活状态是否出现异常,如果有会将结果显示出来,例如,通过调用手机GPS数据得出“你今天比平时少走52%的路”（倦怠信号）,通过打电话、发短信的时间和频率得出“近三天你与2人联系”（孤立信号）,当这些差别数据出现的频率和数量越来越多达到一定的数量级时,Ginger.io网络平台上该用户的区块会由绿色变为红色,并向他的主管医生发出提醒报告,医生根据这些相关情况决定打电话咨询纾解或者安排入院治疗.
2天前,李察·凯德的数据已经变为了红色,失眠抑郁信号直线上升.克里斯·米德尔医生是在半年前被指派负责他的心理疏导的,当时李察刚刚经历了严重的车祸,5岁的女儿不幸去世,“当时李察的情绪状态是属于正常的,但我们知道,创伤后应激障碍并不是立刻显现的,有些病人发作间隔长达几个月到一年,甚至更久.”克里斯介绍称,经过与李察沟通,Ginger.io安装到了他的手机上,开始默默的监护他的精神健康.
这种精神疾病的早期介入是非常关键的,治疗的效果也非常好,但在以前需要昂贵、密集的医生观察和监护才能够做到.正是看准了这一市场空白,Ginger.io的CEO安诺尔·曼德主导并开发了Ginger.io,截止到目前该款软件成效卓著,已经在40多家医疗单位和科研机构进入临床试验阶段.
确诊：‘呃’ ‘这个’ ‘那个’
虽然Ginger.io是目前使用范围最广的,但它并不是第一款针对精神疾病治疗的软件,第一款该类应用名叫strct,是2010年由著名法学家史蒂夫·莱夫曼和日本大冢制药公司联合开发的,最开始的设计初衷并不是针对普通患者使用,而是专门用于监狱系统.
过去由于一些法律不完善曾致使大量的精神疾患类人员被当做罪犯投入美国监狱,并且服刑犯患精神疾病的情况也比较严重.根据美国政法卫生署的统计,美国50%以上在押罪犯患有 1 级精神疾病,有 20% 的犯人精神疾病程度严重.“这些罪犯给当地的财政带来了沉重的负担,但对任何一方却没有任何益处” 史蒂夫说.Strct能够帮助人们诊断出哪些是危险性较低的罪犯,将其“移”出监狱,或者病情严重的犯人对其保释、假释进行专门治疗.
Strct最开始安装在监狱管理人员的智能移动设备上,主要为他们提供精神科培训,同时还能为精神疾病患者提供诊断和咨询服务.它的一些基础判断算法与Ginger.io有些相似,比如通过调用手机加速计来判断使用者的动作是否正常（敲击键盘的动作过缓——身体倦怠,动作过大——暴躁兴奋）.但后来发现犯人被允许使用手机的频率并不足以支持诊断,Strct逐渐被转移到电脑上,并加入了更多先进技术,例如人脸识别系统能够通过观察人的脸部表情来判断是否处于暴躁、兴奋、悲伤等情绪,而语言分析系统则着重分析语义、语音、语速等,这里也用到了精神疾病病症的比对,比如精神分裂患者常常表现为语义混乱,短句多,频繁出现‘呃’ ‘这个’ ‘那个’等模糊词,严重者经常喃喃自语,不知所云.
到2016年,美国有7个州的监狱配备了Strct,迈阿密戴德县因为被诊断为精神疾患的分流,服刑人数急剧下降,甚至关闭了一所监狱.
史蒂夫·莱夫曼的志向还远不止于此,他希望Strct能成为医疗卫生提供商的标配,“Strct完全适合普通患者,它的服务潜力还远没有被发掘.”史蒂夫说.
治疗：信任关系非常重要
目前,南佛罗里达的 36 家医疗卫生提供商都与Strct建立了合作,他们选择它的原因或许还在于这个版本的Strct加入了精神纾解和轻度治疗的功能.
它能够利用手机摄像头或者连接24小时监控设备来持续捕捉用户的面部表情变化,当发现抑郁、悲伤等轻度精神异常时,能够自主播放可调节情绪的音乐和视频,或者传输特定的技巧,例如分散思维,帮助调整呼吸,这一点对轻度精神异常比较有效,尤其是产后抑郁症.
西班牙三位工程学家设计开发了一款专门针对产后抑郁症患者的手机应用,它的亮点在于建立了一套产后抑郁的风险分层模型,根据不同的阶段提供了不同的治疗建议,但每一阶段都专门建立了患者连接群,以供患者之间倾诉、抱怨、发泄,因为患者最了解患者,这也是一种治疗.
患者之间很容易就能够产生共情情感,从而建立理解信任关系,在精神疾病治疗过程中信任关系非常重要,所以在传统的治疗方式中,心理治疗师往往在初期要花费很大的代价来听出患者言语之外的讯息,看到肢体语言的意义,体会行为的细微之处以便来获得患者的信任.而智能设备却完全没有这方面的困扰,绝大多数时候比起人,人们更愿意对机器敞开心扉,特别是经过心理素质训练强化的军人更是如此.
美国南加州大学推出了一款能够在智能设备上使用的AI “心理治疗师”,专门负责诊治在阿富汗和伊拉克战争中罹患PTSD（创伤后应激障碍）的士兵,它以温柔端庄的女性形象出现,拥有较为丰富的面部表情和肢体动作,很多不愿对医生坦诚自己脆弱一面的士兵却很容易在它面前放松下来.该款软件能够通过分析受测者的面部表情变化,以及语义、语音和调查问卷,来诊断其是否出现PTSD 症状.并且该款AI “心理治疗师”还配备了可穿戴的虚拟设备来配合治疗PTSD,相比传统治疗中引导患者通过回忆和想象来重现设定场景的治疗方法,虚拟现实更能够轻松实现并且真实程度更高,治疗效果更好.
除了心理诊疗,精神疾患的药物治疗同样重要,美国NeuroLex 公司设计的一款能够追踪患者服药后效果的软件不久前受到了美国精神病学会的嘉奖.
这款软件的设计者是吉姆·施韦贝尔,他的设计初衷是为了避免他哥哥的不幸遭遇再度发生.他的哥哥曾患有精神分裂症,初期症状并不太明显,以至于仅仅确诊就经历了十多位初诊医生,而后的治疗更是耗费时间历经波折,从一种药物证明无效再换成另一种药物,期间因为没有有效的控制病情,他的哥哥三次精神完全崩溃,最后才找到合适有效的药物.“实际上很多病人服用药物后具有意义的呢喃、表述、动作都被忽视了”吉姆说,“这很难做到,因为你不能要求一位医生24小时眼睛不眨的关注一位病人.”
但吉姆开发的这款软件可以,它还能够通过对比患者服药前后的变化来记录药物的作用,比如如果一个病人的话语在服用某种药物后,表现为更少的发病信号,那么就证明该药物是有效的.而如果服药后没有变化,这款软件就会建议医生立即尝试另外一种药物,避免耽误病情.并且一旦采集了足够多的样本数据,以后遇到有相似症状的病人就可以马上推荐有效药物,节约治疗时间.
追踪：避免病情反复
NeuroLex 公司开发的这款软件除了监测药物效果,在患者的康复期也能够提供很重要的健康支持.
任何一种精神疾病的每一次发作都会对大脑造成一定的损伤,这导致精神类患者的恢复期异常的缓慢而且漫长,但却需要非常细致的呵护,任何一点异常都有可能导致很严重的后果,所以在康复期患者往往会被要求每天详细记录身体基础情况,填写心理健康量表,回答6个心理状态问题（例如自我感觉平静放松的频率）,8个生活方式问题（如饮食、睡眠、锻炼情况）,有些需要每天或者每周记录17种精神疾病症状的是否发作,比如感觉抑郁悲伤、暴躁有攻击性行为等.“大多数的患者做不到,他们不想时刻这么细致的观察自己的情绪” 克里斯·米德尔医生说,“大部分的患者三个月以内就会放弃记录.”
所以在这一阶段如果有条件,医生往往会建议患者选择一种精神监测软件来辅助治疗,这类软件能够正式运行的并不多,除了NeuroLex 公司的,还有一款由美国麻省总医院和Cogito人工智能公司合作开发的名叫“同伴”的软件也颇受好评,
负责该项目的哈佛医学教授狄洛·戴克巴克认为“同伴”相比患者或者医生的主动观察要更加客观和精准,它像“血压计”一样把各种指标都数字化,抛开了很多干扰因素,因而更值得信赖.“比如有的患者认为自己这段时期康复的很好,是不是可以停止服药,但‘同伴’监测到的却不是这样,患者就会听从‘同伴’的建议继续服药治疗.”狄洛.
狄洛教授认为这样能够有效的避免病情反复和重复入院治疗,据世界卫生组织统计美国每年精神疾病的重复住院率高达37.5%,费用高达452亿美元.
前景：准确率还需要大幅提高
今年1月5日,IBM公司公布的能够改变人类世界的科技中人工智能预测治疗精神疾病位列榜首.
2017年4月7日,据世界卫生组织的最新估计,仅抑郁症患者全球就超过3亿人,约占全球人口的4.3%,罹患精神疾病的患者群更加庞大,十年来增长速度达18%.而与之相对应的却是心理诊疗人员的严重不足,据统计,欧美等发达国家每10万人有10.2名心理治疗医生,日本为7-8名/10万人口,中国仅为1.49名/10万人口.
正是这样巨大的市场前景促使了各国各科研机构纷纷投入了这一领域,就目前来看,这类科学技术离完善还有很大距离,美国麻省理工学院的专家马克斯·利特尔说：“如果一款产品的准确率只有80%左右,任何一个医生都不会把它用到病人身上.”据他介绍一般人工智能产品准确率需要超过95%才会进入市场（前不久,他主持开发的一款帮助诊断帕金森病的应用软件获准进入正式应用,准确率高达98.6%.）.
准确率低的原因设计到这类软件的基础算法,目前人工智能还仅限于分析单一人群的语言样本,如果再考虑到加入年龄、性别、地区、文化或者种族,那么错误率可能还要上升.“如果你来自某种文化,说话温柔低沉,彬彬有礼,有可能会被判断为抑郁症,但事实并不是如此.”马克斯教授说.
另外种族的观念也需要差异对待,比如美国硅谷X2AI公司专门针对土耳其难民开发的“心理诊疗师”就设置了很多有关文化禁忌事项.而关于产后抑郁症东西方治疗观念也完全不同,东亚以外的国家很少去关注婆媳关系在产后抑郁症治疗中的重要性.
隐私也是必须要解决的障碍,数百万级关乎用户生活方方面面的资料传播,一天24小时的监控也并不是每个人都能够接受的.
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