AI何以精確識別抑鬱症並預防自殺？

抑鬱症不像流行感冒，並不是喝開水就能好的。患者往往被自己的情緒屠殺和鎮壓，在意識中孤獨惡戰。據世界衛生組織2018年報告，中國有超過5400萬人患有抑鬱症。這種精神疾病日趨年輕化，籠罩在大學生群體中。由於學業、就業、感情、家庭等多方壓力，面臨社會角色轉型的年輕人手足無措。據世界衛生組織統計，約有1/4大學生患有抑鬱症或有其傾向。

抑鬱症患者往往帶著厚厚的面具，喜怒哀樂都藏匿於無形。因此抑鬱症的診前預測和診後監控是抑鬱症治療和診斷最難的部分。而AI技術為診前精準預測和診後有效追蹤提供了可能。

近日，史丹佛大學教授、史丹佛大學人工智慧實驗室與視覺實驗室負責人李飛飛將目光投向了抑鬱症。機器如何通過數據模型解決和分析人的心理問題，這值得人懷疑，不過李飛飛團隊的初步機器模型經數據證明，診斷抑鬱症的準確度已經達到了83.3%。通過3D面部關鍵點視頻、患者的音頻，以及轉成文字的訪談錄音這三種數據樣本結合語音識別、計算機視覺及自然語言處理技術，通過表情和語音診斷一個人是否患了抑鬱症。

早在半年前，荷蘭阿姆斯特丹自由大學人工智慧系終身教授黃智生已經研發出了第一代挖掘微博樹洞信息的AI機器人——「樹洞行動機器人001號」。通過分析微博上抑鬱症患者的自述表達，構建語言分析模型。對微博樹洞上的抑鬱自述進行等級評價，尋找和確定危險信息源。

抑鬱症AI對人類情感功能的破譯與語境，尤其是「抑鬱語境」息息相關。歸根結底，它仍屬於心理學的範疇。雖然自然語言編程有助於分類和情感分析，但神經語言的程序設計可以幫助你識別並分析思維和行為模式，還可以為人類進步提供建議。

解決問題的方法

在數據科學中，解題法的關鍵步驟和階段也適用於AI領域。

模式識別

「Alexa，播放那首愚蠢的挖掘歌曲。」

「Siri，今天海得拉巴的溫度是多少？」

這些都是人工智慧中語音識別的例子。模式識別是基於知識的數據分類，模式對於分析、分類和預測行為非常重要，被廣泛用於語音/聲音/圖像的處理和識別。

模式識別的應用非常廣泛，從醫學診斷到氣象預測均可應用。

在「NLP AtWork: The Essence of Excellence（工作中的NLP：卓越的本質）」一書中，作者Sue Knight寫到，「編程是我們將這些思維模式、語言和行為結合起來，來獲得或好或壞的結果。」

人工智慧

AI通過識別影響目標場的預測變數，來應用於預測分析。

我們以臨床心理學中的預防自殺為例。目標領域是自殺傾向，並且可以有許多預測因子，包括定量變數（家庭規模、收入、獨居、教育、在社交媒體上花費的時間、朋友數量、藥物使用等）和定性變數（社交媒體發布、社會變化、人格改變、演講語氣、肢體語言等）。歷史模式也可能引發自殺傾向，如醫療條件、抑鬱症和創傷後壓力等。

在人工智慧中，預測參數稱為神經元，神經元也被稱為神經細胞，通過突觸接收信號，並將信息傳遞給其他神經細胞、肌肉或腺體細胞。

當一個人情緒低落時，除了情緒變化外，還會向肌肉、消化系統等發出信號，表現為關節疼痛和食欲不振等。

神經網路是一組模擬人類大腦的演算法，旨在模式識別。我們可以使用多個複雜的神經網路來識別人類行為中的模式。通過複雜的神經網路模擬自殺傾向，以識別模式和觸發情緒的神經元。

自然語言處理與神經語言程序設計

神經網路的運用取決於識別出重要的神經元。雖然自然語言處理有助於機器理解和響應自然語言中的命令，但神經語言程序設計有助於識別來自非語言交流的提示。

在上面的例子中，抑鬱的個體通過非語言的方式進行交流，並不過多談論自殺傾向。神經語言程序設計的工作原則對每個人都是獨一無二的，因為有不同的偏好，如視覺、聽覺和思考和溝通的感受。雖然談話的內容很重要，但了解他們談話的方式同樣重要。

為了理解抑鬱症患者的無意識心理和模式，神經語言程序設計提供了諸如「隱喻」之類的重要概念。雖然抑鬱症人群不習慣談論自身感受，但往往以隱喻的方式進行交流。他們可能更容易說，「我感到空虛、冷漠、孤獨」，而不說"我抑鬱了。」一旦我們確定了進一步分類和理解情緒的隱喻表達，自然語言處理就會發揮作用。

將AI與NLP相結合

神經語言程序設計有助於捕捉思維模式、表達偏好以及溝通方式。在收集的非結構化信息基礎之上應用自然語言處理和其他人工智慧技術，有助於實現目標領域。

建議

AI不僅僅是分析神經元並理解它們與目標領域的關係，還提供了建議。神經語言程序設計通過工具和技術，來幫助實現AI應用到心理學領域的目標。

案例中，了解了個體模式之後，當意識到某人有較高的自殺傾向時，可以從神經語言程序所提供的技術中獲得幫助：

· 錨定：雖然很容易說「我很快樂」，但這對抑鬱個體沒有幫助。錨定有助於人們回憶和鎖定良好的記憶，幫助他們進行情緒管理。這有助於用合理的想法取代不良思想。錨定可以像咖啡的味道或香氣一樣簡單，和你喜歡的人在一起，或者可能是你一天中最喜歡的時光。

· 因素整合：我們自身、與他人或與環境之間的衝突是抑鬱症的關鍵因素之一。整合這些因素有助於識別彼此衝突的部分因素，並了解每個因素的屬性以及它們如何增強其他因素，這有助於組合併解決衝突。

· 幽默治療：笑是最好的良藥，使人們能夠看到他們生活中的幽默，並保持這些接觸點，這就是技術的關鍵。

這些技術的參考和摘錄來自Sue Knight的書NLP At Work: The Essence of Excellence(工作中的NLP：卓越的本質」)。神經語言程序設計可以幫助AI理解人類行為以及模式，類似於神經元在理解目標領域和與自身關係中的角色，這也是AI的核心概念。