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被精神囚禁的群体,会用AI之匙打开锁链吗?

2018-05-15 15:50 编辑: 枣泥布丁 分类:AI 来源:脑极体

作为一部历史上最成功的电影之一,《美丽心灵》无疑为许多患有心理疾病的患者带来了和疾病抗争的强大的精神力量。但不是每个人都是约翰·纳什,更多的患者则是疲于频繁的心理医生诊所、大量的药物摄入和无常的病情反复之中,感受着世界的陌生与荒凉。

在心理治疗的道路上,人类也从未放弃探索。从最初的歧视到纯粹的药物治疗,再到现在以药物和心理疗法为主的多种方式辅助治疗,心理疾病患者们的境遇逐渐得到改善,但仍然不能取得令人满意的效果。

心理疾病的病因复杂,既有遗传因素,又有诸多的病理和外界事件的作用,因此往往难以对症治疗。而随着AI研究和应用领域的逐渐扩展,心理治疗也逐渐成为了其发展的对象。

这一次尝试,会成为患者们走出阴暗的屋子,去拥抱世界的密匙吗?

已经在路上的AI心理治疗技术

虽然心理疾病成因复杂而难以捉摸,但将其与AI的优势进行结合开发,已经有一些应用性较强的技术被提出。其中多数虽仍处于实验研究阶段,距离实际应用尚有一些距离,但也至少给患者们打了一注对新技术充满期待的强心剂。

比如对以下三个方面的探究。

1. 及早诊断自闭症。自闭症是儿童面临的最大威胁之一,及早诊断并加以干预,对儿童以后的人生成长起着重要的作用。而目前许多家长往往在儿童出现明显的表征的时候才就医检查,往往此时病情发展已经颇为严重,恢复难度会大大增加。

最近,波士顿的科学家们则利用脑电图开发出了一种能够读取和分析儿童的脑电图数据的算法。通过这种扫描分析算法,科学家们能够发现三个月大的儿童患有自闭症的迹象。在188个9个月大的自闭症儿童的判断中,该算法的准确率接近100%,并且还能够预测出疾病的严重程度。

2. 多手段的辅助干预治疗。传统的对心理疾病的诊断,多以医生的主观判断为主,这也就会导致同一种病状因医生不同而出现不同的诊断结果。与之相应的是,不同的医生也会对病情的严重程度判断不一。

随着机器学习的引进,通过对患者的语言、表情、动作等行为进行量化处理和数据分析,医生将可以得到一个相对准确和统一的病情诊断和治疗对策。同时,也避免了由于误诊耽误患者的病情。

另一方面,AI在治疗的过程中也发挥着重要的作用。心理疾病患者需要的更多的是语言的关怀和疏通,因此“话聊”成为医生的常用手段之一。而AI则很大程度上会在未来完成这项工作。比如美国一位男孩通过和Siri的日常对话,其自闭症就得到了有效的缓解。由此可见,将开发人机语音交互应用于心理疾病治疗前景是值得期待的。

3. 分析预测病症的并发症可能性。很多疾病本身并没有致命性,人们所遭受的痛苦大多数来自于其所引起的并发症。对自闭症的研究,目前大多数人仍停留在青少年阶段,但有一个团队最近开始关注成年自闭症患者的健康状况。

美国威斯康星大学麦迪逊分校的研究人员开发了一种机器算法,通过对91名成年自闭症患者和6000多名非自闭症人员的健康记录的分析,他们发现,自闭症患者罹患心血管疾病、甲状腺功能减退和其他神经问题的风险明显高于常人。除此之外,他们还能单凭健康电子记录来确定成年人是否患有自闭症。

那么,通过这些信息,研究人员们将有效地为患者们提供针对性健康防护措施,从而提高生命质量。

除此之外,加拿大一家健康医疗公司则利用深度学习来根据患者的情况制定个性化的诊疗方案。利用AI来干预心理疾病的治疗,越来越成为行业的共识和探索趋势。

东风徐来,背后究竟有哪些推动力?

目前的心理疗法中,通过语言来影响病人的心理和思维活动是最常用也是最有效的手段。对病人而言,自然是越多的有效交流治疗越好。但现实往往并非如此。心理医生不可能时时地跟踪一位病人,而普通病人也很难有足够的经济能力去请一位专职的心理医生。

那么,通过开发AI聊天产品,对解决这一问题的益处是显而易见的。

首先是病人可以实现全天候的专业语言干预。普通病人很难做到每天都和医生面对面交流,而隔三差五拜访心理医生不仅会造成治疗效果的间歇性冷却,还会带来高昂的费用成本的增加。并且,家人配合治疗也不专业。利用AI则可以在很大程度上避免此类问题。另一方面,医疗资源分布不均,优秀的心理医生大多分布在大城市,而AI的加入则恰好可以缓解这个需求问题。

AI干预治疗的另一个优势,是对患者药量的精准控制。在对一些狂躁型精神病患者或抑郁症患者进行治疗的时候,除了心理疗法,药物干预有时也是必不可少的。

比如对精神分裂患者的精准用药,早在2016年就有公司进行了探索。通过对患者的语言、情绪等进行把控,来对比患者用药前后的改变情况,然后根据对比结果来迅速调整药量。这样的案例积累到一定的量级,AI就可以自动为医生推荐最适合的用药方案。

可以看出,虽然是AI给药,但本质上仍然遵循着一种原始的试错模式。在机器学习中这是不可绕过的一环,但如果能给后来的患者提供有益的借鉴,这样的试错就有一定的意义。

还有一个比较重要的一点,则是医患之间的道德问题。很多互动式职业比如演艺、教师、医生等都可能会产生一些心理认同乃至依赖问题,而患者对医生的依赖性更强,心理疾病患者对医生的依赖性又更甚。因此,无论是患者主动还是医生的故意,医患之间的感情问题时有发生。张国荣在《异度空间》中扮演的心理医生与女患者成为情侣毕竟只是在演戏,在现实中还是应该拿捏职业和感情的分寸的。

那么,这类道德问题在AI面前可能就不复存在。患者与AI进行交互,实际上是对医生的心理依赖的转移。避免了长时间的直接接触,也就避免了医患道德问题的出现。当然,如果有人因此而产生了人机恋,那这位患者病情可能真有点严重……

前路虽好,可能还要越过几道山丘

毋庸置疑,医疗行业的AI应用前景广泛,但同时也是非常难以铺展的。迄今为止,AI医疗的成熟领域仍然局限于一些简单的医院管理和图像识别领域,在新药研发和治疗方法开发方面仍然存在较大的攻关困难。在心理疾病治疗领域,其所面临的问题仍然值得我们关注。

首先来讲, AI是否真的不会出现道德问题呢?

AI在医疗领域的道德问题,正如在其他涉及到数据搜集的领域面临的问题一样。患者的这些数据是否能得到合理的使用?使用的时候能否得到有效的监管?用正常人的数据去做一些交易尚且令人不耻,那么,作为更加敏感和特殊的心理疾病数据,如果也被用来谋取利益,则更会为人所唾弃。

而单纯针对技术而言,心理治疗领域对NLP的要求将会有很高的标准。虽然前几天谷歌的语音助手给了我们在语音交互方面的一个惊喜,但仍然有许多的问题需要解决,比如对不同方言的理解。毕竟,患者本身就可能存在语言能力偏低的问题,再让他们费劲地说普通话真有点勉为其难。

技术的另一方面问题,则是开发者和使用者的领域不同。AI开发者可能并不太懂心理医疗领域的一些深层内容,而医生又不懂算法。所以,AI开发者和医生之间的学科领域鸿沟很可能会造成技术下沉使用的困难。医疗行业对数据的要求极为严格,往大了说,任何一种病症如果施加了错误的方案,都可能造成严重的后果。

因此,如何为心理医生量身定做出一套具有高度适用性的计算模型或语音设备,是开发人员需要克服的又一道难关。

如果所有这些问题都得到了解决,对心理医生和患者而言,自然是最大的福音。但是,其实还有一个值得忧虑的问题:在目前黑箱问题无法得到解释的情况下,如果AI在给人治疗心理问题的过程中出现了心理问题……

要回答这个问题,可能真的有点费劲。

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