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3.5 亿忧郁症患者背后,Google AI 做了什么?

2024-11-25 209


忧郁症离我们很近又很远。常在社群网络得知名人抑郁自杀的消息,但不知他们背后,还有更多普通人正饱受忧郁症的折磨。

据世界卫生组织(WHO)统计,目前全球约 3.5 亿人患有忧郁症。此外,忧郁症已成为自杀倾向的最大隐忧。据美国国立卫生研究院(USNational Institutes of Health)估计,美国约有 1,730 万成年人至少有一次严重忧郁症发作。2016~2017 年到 2017~2018 年间,有过严重自杀想法的成年人比率上升 0.15%。

为了应付攀升的患病率和自杀率,Google 母公司 Alphabet X 实验室发起“Amber”计划,旨在透过人工智能技术解决早期心理健康问题。

近日研究团队称,发现利用 AI 分析脑波图诊断忧郁症,可让脑波图像血糖检测容易理解。更重要的是,能将抑郁和焦虑的情绪转为客观精准的测量值,支援忧郁症诊断治疗。

AI 脑波图诊断法

头痛、无力、莫名悲伤、对任何事情提不起兴趣,这是不是忧郁症的表现?快节奏的都市社会生活,相信很多人都问过自己这些问题。

然而,判断是否患有忧郁症并不是那么简单。有专家表示,忧郁症有 1,000 种可能的症状组合,在不同人身上表现不同。

传统评估方法主要取决于与临床医生的谈话或调查,如 PHQ-9 或 GAD-7,但过于主观。Amber 计划小组提出将机器学习技术与脑波图(EEG)结合的辅助方法。

(Source:shutterstock)

此方案将脑波图产生的忧郁和焦虑情绪转化成客观测量指标,让忧郁症诊断像血糖检测快速又精准。

Amber 计划成员包括神经科学家、硬件和软件工程师、机器学习研究人员和医学技术专家。他们介绍,将机器学习技术与 EEG 结合的研究思路主要受神经科学研究启发。

这些研究表明,大脑某些特定电波与忧郁症状相关。

他们设计类似游戏,让参与者完成任务时使用脑波图(EEG),透过分析大脑奖赏系统的处理过程,发现与不忧郁的人相比,忧郁者游戏获胜后的大脑反应更容易受抑制。

▲ 不忧郁者(左)和忧郁者(右)奖励反应的差异。(Source:Alphabet X)

钝化的大脑反应已在多项神经科学研究证实,因此结果再次验证机器学习算法与 EEG 结合的准确性。

Amber 团队也不是第一名提出此研究法。早在去年 4 月发表的论文,IBM 研究人员将机器学习与 EEG 结合开发出一款 AI 算法,能分类癫痫病发作,准确率高达 98.4%。

EEG 已广泛用于研究吞咽、精神状态分类、诊断神经精神疾病(如神经性疼痛和癫痫症)及情绪分类等多项研究。

易于收集和理解的脑波图

以上测试仅在实验室条件下进行。如果广泛用于诊断治疗忧郁症患者,还需要解决两项主要问题:一是使 EEG 数据更容易收集;二是使 EEG 数据更易于解释。

针对第一项,Amber 团队耗时 3 年时间创建一个低成本、便携式的研究级脑波图系统。

(Source:Alphabet X,以下同)

头戴式耳机像泳帽,约需要 3 分钟配置,使用沿中线 Fz、Cz 和 Pz 的 3 个感测器(用于评估奖励和认知功能的关键通道或电极)。右侧是随附的生物放大器,最多支援 32 个通道,可用于采集静息状态脑波图和事件相关电位,并透过软件对脑波图测量任务锁定时间。

针对第二项,Amber 团队使用机器学习方法减少 EEG 录音的有害噪音。

▲ 不同款式的 Amber EEG 的原型装置。

他们与 DeepMind 合作,透过借鉴无监督学习的表示方法,证明可利用自动编码器之类方法有效降噪 EEG 讯号,且无需人工干预(自动编码器透过忽略噪音学习数据库的表示形式)。

此外,Amber 团队还提供一种概念证明,即提取与心理健康有关的特征,可用于预测临床标签。

根据一位心理健康专家的临床访谈,研究人员利用从自动编码器分离出的特征预测某些临床症状,如重度忧郁障碍和焦虑症。与以前研究不同,研究能为个体参与者(而不是一个群体)服务,这对在临床应用发挥作用至关重要。

X LAB 负责人 Obi Felten 的部落格文章也强调:

此方法能从单一脑波图试验恢复可用讯号,意味着从脑电生理学获得临床有用讯息是有可能的,数据样本要比传统研究实验室使用少。一般传统研究通常需要数百次实验支持。

计划开源

遗憾的是,研究没有成功发现确定忧郁和焦虑的单一生物标志。

不过,Amber 团队相信技术在对付心理疾病复杂性方面拥有巨大潜力,因此,他们在 GitHub 公开软件程式码,希望目前研究成果能对脑波图专家、更广泛的心理健康研究发挥价值。

Amber 团队承诺不会主张硬件专利,并向 Sapien Labs 捐赠 50 台未使用的 EEG 头戴式耳机。Sapien Labs 主要执行人脑多样性计划,以支援低收入国家和代表性不足的群体 EEG 研究。

最后,Felten 写道:“在现实世界,要用技术支援心理健康测量并发挥作用,实际上困难重重,需要做更多研究……而解决今天的挑战需要科学家、临床医生、技术人员、政策制定者和有生活经验的个人,多者一起建立新合作关系。”

  • Alphabet’s Project Amber uses AI to try to diagnose depression from brain waves
  • Sharing Project Amber with the mental health community

(本文由 雷锋网 授权转载;首图来源:pixabay)

2020-11-07 09:06:00

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