人工智能+精神健康的五大應用場景

文｜郝雪陽 ，（vcbeat），百度百家獲授權發表。

近日，壹心理舉辦了第一屆中國心理行業發展峰會，產業界、投資界、學術界均有參會。蛋殼研究院高級研究員張辰作為受邀嘉賓，做了題目為《人工智能與精神健康結合的幾大場景》的主題演講，探討新技術與心理學結合的可能的投資機會。以下為分享內容：

動脈網最近通過公開渠道和非公開渠道，梳理了海內外70多家醫療類人工智能公司的信息，這些公司分佈在北美、英國、歐洲、以色列、印度、新加坡、韓國和中國。我們把這70多家公司進行了分類，總共分為10類，包括（1）洞察/風險管理、（2）急診室和醫院監護、（3）生物技術、（4）健康與生活方式管理、（5）營養學、（6）可穿戴設備、（7）虛擬護理助手、（8）藥物挖掘、（9）醫學影像 和(10)精神健康。目前看來，人工智能與精神健康結合的初創公司，無論是從項目數量還是融資額而言，都較為小眾。但我們相信，這裡隱藏著巨大的投資機會。

我們把精神健康加人工智能按照視角分為三大類。第一類是普通人的視角，即人工智能幫助用戶進行情緒調節。第二類是心理醫生和精神病醫生的視角，涉及人工智能對精神疾病的預測、診斷治療和監控。第三個視角是神經內科醫師的視角，主要是用人工智能智能預測一些神經內科疾病，例如阿爾茲海默症。

首先來看第一個場景。EmoSPARK 是一款家居應用的輕量級產品，它包含一個立方體播放器和360度可轉動的攝像頭，並且可連接用戶的iPhone 等設備。一方面用攝像頭持續捕捉用戶的面部表情變化，一方面分析用戶在手機等終端設備輸入的信息。人工智能通過人臉識別、語音識別和語音識別，分析用戶的情緒，並推送可調節情緒和音樂和視頻。

除了初創企業，蘋果這樣的巨頭可能也對用人工智能調節用戶情緒感興趣。今年1月份，蘋果收購了人工智能初創公司Emotient ，後者擅長用人臉識別分析用戶情緒，他們把人情緒分為七大類，實時監測，然後得出一個加權值。未來，蘋果有可能推出一款類似亞馬遜Echo 的產品，以佔領智能家居的入口。要說問題，自然也存在，比如用戶隱私。就我個人而言，有個360度的攝像頭實時採集我的面部表情，還試圖揣測我的情緒，想想就很可怕。

第二個場景是利用人工智能預測精神疾病。去年的《Telemedicine and e-Health》上出現了一篇論文，關於機器學習預測產後抑鬱症。3位作者從7所西班牙醫院中收集了大量的產婦數據，目的是：（1）建立一套產後抑鬱的風險分層模型，（2）開發一款APP ，目標用戶是渴望瞭解自身情緒的產婦。有意思的是，目前我們還沒有看到用人工智能預測產後抑鬱的初創公司。這可能和市場規模有關，我們預測中國每年的產後抑鬱症患者在120萬到620萬，市場規模在十億元人民幣的數量級。對投資機構而言，池子可能太小了。對心理諮詢機構而言，則缺乏獲客渠道。目前我們也接觸了不少母嬰護理機構，他們對將產後抑鬱整合到自己的服務體系中有濃厚的興趣，也樂意和專業的心理諮詢機構以及人工智能技術團隊合作。這裡有個有趣的點兒，是關於婆媳關係的。很多歐洲的產後抑鬱研究中並不涉及婆媳關係，這和文化傳統有關。在整個受儒家文化影響的東亞地區，婆媳關係在家庭生活中的權重都蠻大，這一點不該忽視。

圖中兩張照片分別拍攝於敘利亞和伊拉克。我們知道，難民和士兵都是PTSD（創傷後應激障礙）高發人群。但過去對這兩個人群的心理干預，無論是人員還是技術，都較受限制。2013年我在埃及做項目，正好遇上穆兄會和埃及軍政府的對抗。現在想來，那種場景即不利於心理工作者開展工作，也無法有效保證他們的人身安全。

人工智能在這個領域可以有所作為。南加州大學已經推出了一款AI 心理治療師，它有擬人化的形象，有面部表情，有肢體語言。AI 會分析受訪士兵的面部表情變化，以及士兵的語義和語音，再結合問卷調查，診斷其是否存在PTSD 症狀。士兵對AI 心理治療的配合程度高於平均水平，其中一個原因是，軍隊文化崇尚作風強硬，很多士兵不願意向心理醫生坦露自己柔軟和脆弱的一面，但當其知曉為自己治療的是AI,則會放鬆很多。硅谷一家叫x2ai 的初創公司也推出了針對敘利亞難民的AI 心理諮詢師，已經在土耳其的難民營中試用。功能相對簡陋，目前只能做阿拉伯語的語義識別。

那麼人工智能診斷PTSD 在中國能有哪些應用呢？我們分了四大類，分別是軍事行動、自然災害、人為事故和性侵案件。先說軍事行動，和平時期軍隊中PTSD 的概率不到1%，而一旦發生軍事行動，概率急劇上升。以煙臺11.24海難救援為例，一個月內軍中PTSD 的概率上升到17%以上。然後是自然災害，比如目前湖北和安徽的洪澇災害。更不用提中國每年大量的嚴重車禍、火災和爆炸。最後一個是性侵案件。我們預測，中國每年患PTSD 的性侵案件受害者至少有15000人。當然，必須指出，這個數據其實是被嚴重低估的，因為我們的數據是根據公安部門立案的數量推算的。由於大量的性侵案件是熟人作案，加上恥感文化的影響，很多受害人沒有報案。

在這一頁，我們花一分鐘簡單討論一下支付方的問題。在過去兩年的數字醫療大潮中，初創公司的盈利模式遲遲沒有解決。中國的醫療系統和美國的醫療系統有較大的差異，中國目前社保一支獨大，商業保險處於剛起步的階段，這就決定了中國的數字醫療企業很難單純移植美國的模式。我們見識了中國形形色色的盈利模式，ToB、ToC、ToBAT、To保險、To藥企等等，但更多的還是ToVC，這肯定不是好的模式。我們認為，有一個支付方長期以來被忽視了，那就是軍方。在美國、英國和以色列，軍方長期以來都是醫藥創新、醫療器械創新、醫療服務創新的買單方之一。在美國，國防部下屬的國防高級研究計劃局長期資助一些研究性的醫療項目；在以色列，有些醫療類的初創公司就是從國防部下屬的孵化器裡走出來的。中國目前的情況是，軍事行動的頻率近年來顯著增加，軍費開支逐年上漲，軍隊的現代化也在實施當中。軍隊的現代化包括了軍事人員後勤保障的現代化，心理干預會扮演重要的角色，而人工智能大有可為。

這個場景講的是用人工智能監控精神疾病，方式是通過患者佩戴的手機和可穿戴設備24小時不間斷地採集用戶的各種數據，包括睡眠數據、通化數據、行動數據等，然後用機器學習，預測發病的可能，以便提前通知患者家屬。

現在已經有公司在這麼玩了，舉兩家代表企業。一家是美國舊金山的明星企業Ginger.io ，一家是以色列的LifeGraph ，後者的勢頭很猛。今天中國有大約2.5億人需要心理諮詢服務，8000萬人需要心理治療，市場前景極為巨大。而目前的互聯網+心理學項目，主要是把線下搬到了線上，以診斷治療為主，但診前的預測和診後的監控都處於薄弱環節，因為心理醫生和精神病醫生不可能做診前預測和診後健康。人工智能可以幫助現在的心理學的初創企業打通整個環節，形成更優的商業模式。

最後一個場景是關於人工智能預測神經內科疾病，我們以阿爾茲海默症為例。該病目前已經成為法國、美國等發達經濟體嚴重的公共衛生問題。在美國，發病人群高達500萬人，主要為65歲以上的老年人，每年導致的醫療支出超過2000億美元。中國的情況同樣不樂觀，中國現在已經是全球患阿爾茲海默症人數最多的國家，有900萬，近幾年每年新增30萬。隨著中國社會進入老齡化，我們可以預測，阿爾茲海默症的絕對人數和增速都將進一步提升。

輕度認知障礙是一種常見於老年人的認知障礙，它主要變現為記憶力的衰退。大約有15%的輕度認知障礙最終會而惡化為阿爾茲海默症。早期篩查可以有效預防病情的惡化。可目前的早篩技術，如脊髓穿刺，是侵入式的，價格昂貴，且精度不高。那麼，人工智能能發揮什麼作用呢？

AvalonAI 是一家位於倫敦的初創公司，成立於2014年。它利用深度學習加神經成像，針對阿爾茲海默症做早期診斷和預防。圖中是輕度認知障礙者的腦部CT，AI 可以有效預測哪些可能惡化為阿爾茲海默症，目前預測的準確率達75%，而且隨著用於訓練的數據量的提升，準確率還可以進一步提升。這些7萬張CT 來自MRC 和Zebra Medical Vision，後者是一家專注人工智能加醫學影像的以色列初創公司。這裡談一下數據的重要性，目前我們接觸的國內的醫療類人工智能初創公司，大多面臨如何獲取醫療數據的難題。很多醫療機構仍然是數據孤島，其管理層或不願或不能對外開放數據。從這個意義上說，佔據大量的、高質量的醫療數據的人工智能初創公司，就佔據了先機。

最後，談談AvalonAI 這家公司的名字。“Avalon”是威爾士神話裡的精靈居住的、長生不老、無病無痛的仙境，傳說亞瑟王死後就進入了那裡。我不知道人類最終能否實現老生不老、無病無痛，但我知道，人工智能可以幫助我們向這個目標更進一步。今天就分享這些，謝謝大家。

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