2019年，21歲的中國學(xué)生李凡在自己的個(gè)人微博上留下一行話后服藥自殺。

根據(jù)后續(xù)調(diào)查，該生患有抑郁癥，當(dāng)時(shí)正在南京一所大學(xué)讀大二，在欠了幾筆網(wǎng)絡(luò)貸款、遇到感情問題后，他開始休學(xué)在家，暗自決定輕生。
盡管這個(gè)決定他此前并未和其他人說過，但8000多公里外的荷蘭首都阿姆斯特丹，一個(gè)代號為“樹洞機(jī)器人002號”的程序很快便偵探到了李凡的帖子。
一場圍繞他的救援行動(dòng)就此展開，幾名來自中國各地的志愿者們在網(wǎng)絡(luò)上搭建了一個(gè)救援小組。在發(fā)現(xiàn)李凡可能已陷入昏迷后，志愿者們聯(lián)系了警方，他最終被成功救下，送到醫(yī)院。
李凡的故事看起來驚心動(dòng)魄，但卻只是這個(gè)名為“樹洞救援隊(duì)”的網(wǎng)絡(luò)組織的日常。

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這是一個(gè)由近600名來自中國各個(gè)地方志愿者組成的龐大網(wǎng)絡(luò)，它的創(chuàng)立者是荷蘭阿姆斯特丹自由大學(xué)（Vrije Universiteit Amsterdam）人工智能學(xué)者黃智生。
人工智能程序會(huì)自動(dòng)把抓取到的網(wǎng)絡(luò)留言劃分為十個(gè)級別，根據(jù)緊急程度，十級為最高級，意味著自殺正在實(shí)施，隨后的九級則意味著有明確計(jì)劃的自殺企圖。
“最高級的話，意味著生命危在旦夕，生命是高于一切的。但如果沒有那么緊急，出于保護(hù)隱私，我們不會(huì)繼續(xù)搜當(dāng)事人的信息或采取行動(dòng)。”黃智生說。
黃智生表示，創(chuàng)立“樹洞救援隊(duì)”的最初想法來源于發(fā)現(xiàn)身邊越來越多的人都有抑郁傾向，于是在2018年，他創(chuàng)建了這個(gè)程序，尋找公開的社交媒體上那些心理需要幫助的人。
在近一年半的時(shí)間里，“樹洞救援隊(duì)”通過黃教授所研發(fā)的機(jī)器人程序與其他志愿者進(jìn)行配合，累計(jì)阻止了近千次自殺行為，救回的輕生者數(shù)量逾700人。
“我覺得不能再猶豫了，晚一天，就是多少條生命，”黃智生在一次采訪中表示，“現(xiàn)在每周都能救十個(gè)人左右”。
“樹洞救援隊(duì)”的統(tǒng)計(jì)顯示，有自殺想法的人年齡主要集中在16至26歲，深夜10點(diǎn)到凌晨2點(diǎn)是樹洞留言的高峰期，在男女比例上大約是1:3。
根據(jù)《中國青年報(bào)》報(bào)道，大學(xué)生抑郁癥發(fā)病率正在逐年攀升。

2019年6月，根據(jù)世界衛(wèi)生組織估計(jì)，全球逾3億人罹患抑郁癥，約占全球人口的4.3%，其中中國有5400萬患者，相當(dāng)于100個(gè)人里至少有3個(gè)抑郁癥患者。
預(yù)計(jì)到2030年，抑郁癥將位列世界疾病負(fù)擔(dān)的首位。
面對日漸嚴(yán)重的現(xiàn)代心理問題，除了像黃智生和“樹洞救援隊(duì)”一樣的志愿者們，越來越多的組織都開始嘗試用技術(shù)和AI，為抑郁癥患者們庇蔭尋求。
時(shí)間就是生命！用算法縮短兒童出現(xiàn)抑郁癥時(shí)間
抑郁癥群體中，兒童或許是一個(gè)比較特殊的存在。
根據(jù)統(tǒng)計(jì)，大多數(shù)自閉癥兒童的父母都是在孩子出生后1到3年才發(fā)現(xiàn)孩子的變化，在美國，這個(gè)年齡中位數(shù)為4.3歲。但是，大量研究表明，在綜合征完全顯現(xiàn)之前，進(jìn)行早期干預(yù)可以降低ASD的嚴(yán)重程度，并改善兒童的大腦和行為發(fā)育。
有沒有一種方法可以縮短兒童出現(xiàn)癥狀到確診中間的時(shí)間差呢？
最近，一家位于加利福尼亞的公司推出一種新的自閉癥譜系障礙（ASD）診斷工具Cognoa，這個(gè)工具使用了人工智能技術(shù)，能在出現(xiàn)相關(guān)跡象的幾周內(nèi)做出ASD診斷，遠(yuǎn)快于當(dāng)前的標(biāo)準(zhǔn)。
貝勒醫(yī)學(xué)院的臨床自閉癥研究員，德克薩斯兒童醫(yī)院自閉癥研究中心副主任Robin Goin-Kochel說，Cognoa的方法是“創(chuàng)新的”，該領(lǐng)域需要一種方法“最小化對發(fā)育或行為的首次關(guān)注與最終的ASD診斷之間的時(shí)間”。

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Cognoa的技術(shù)來自斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院兒科學(xué)副教授Dennis Wall實(shí)驗(yàn)室，“我希望以此客觀地提出一個(gè)問題：我們能否在不損失準(zhǔn)確性的情況下，降低自閉癥診斷過程的復(fù)雜性？”
通過將電子病歷數(shù)據(jù)輸入一組算法中，Wall的團(tuán)隊(duì)能夠區(qū)分出ASD診斷的核心特征，包括社交和情感特征，例如對他人微笑的回應(yīng)，對物體的共同關(guān)注，創(chuàng)造力以及想像力等。
該團(tuán)隊(duì)的ASD診斷程序通過三個(gè)模塊來捕獲這些診斷依據(jù)：父母調(diào)查，家庭錄像和臨床醫(yī)生問卷。
Cognoa首席執(zhí)行官David Happel解釋了該工具的工作原理：當(dāng)父母對家庭兒科醫(yī)生表示擔(dān)憂，或者孩子未通過ASD篩查問卷時(shí)，兒科醫(yī)生會(huì)給父母一個(gè)代碼，以便他們在智能手機(jī)上訪問Cognoa的應(yīng)用。
進(jìn)入應(yīng)用程序后，父母會(huì)回答有關(guān)孩子行為方式的15分鐘調(diào)查問卷，上傳兩個(gè)孩子的家庭錄像（長度為1-2分鐘），捕獲孩子在自然環(huán)境中的行為。這些視頻將發(fā)送給訓(xùn)練有素的Cognoa專業(yè)人員，他們會(huì)對其進(jìn)行審核并回答相關(guān)問題。
這些答案連同父級答案以及由兒科醫(yī)生填寫的簡短問卷一起被輸入到Cognoa的AI中，然后，該算法將結(jié)果發(fā)送給兒科醫(yī)生，兒科醫(yī)生進(jìn)行診斷。
Happel說，該工具的算法是根據(jù)來自數(shù)百個(gè)不同性別、種族和種族背景的實(shí)際案例的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的，“事實(shí)證明，它不僅可以加快診斷時(shí)間，而且可以消除當(dāng)前系統(tǒng)固有的許多偏差”。
當(dāng)今的標(biāo)準(zhǔn)ASD診斷工具是根據(jù)來自年輕白人男孩的健康數(shù)據(jù)構(gòu)建的，這些工具不能很好地識別女孩和非白色背景的兒童，從而導(dǎo)致這些人群的診斷延遲。

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最近，該公司在美國各地的14個(gè)地點(diǎn)完成了一項(xiàng)關(guān)鍵的雙盲臨床試驗(yàn)。報(bào)道稱，此試驗(yàn)涉及425名年齡在18至72個(gè)月之間的兒童，他們的父母或醫(yī)生對他們的發(fā)育表示擔(dān)憂，但之前未接受過ASD評估。每個(gè)孩子都要接受兩次評估：一次是使用Cognoa的工具，一次是根據(jù)DSM-5標(biāo)準(zhǔn)由專科醫(yī)師進(jìn)行的，其診斷得到了另一名專科醫(yī)師的確認(rèn)。
關(guān)鍵試驗(yàn)的結(jié)果尚未公布，因此還沒有具體數(shù)據(jù)可報(bào)告。
但該公司表示，此試驗(yàn)“已超過了FDA同意的目標(biāo)基準(zhǔn)”，在性別和種族上都是準(zhǔn)確的。另外，這項(xiàng)研究于2019年7月至2020年5月進(jìn)行，因今年春季新?lián)Q大流行期間通過遠(yuǎn)程醫(yī)療對部分兒童進(jìn)行了遠(yuǎn)程評估。在遠(yuǎn)程管理上，該工具的性能也一樣好。
公司計(jì)劃在未來幾個(gè)月內(nèi)提交完整的研究報(bào)告以供發(fā)表，不久將正式提交FDA。如果獲批成功，Cognoa將成為首個(gè)自閉癥譜系障礙診斷工具。
李飛飛團(tuán)隊(duì)開發(fā)AI診斷抑郁癥，準(zhǔn)確度達(dá)83.3%
不只是兒童，對于整個(gè)抑郁癥群體，我們都應(yīng)該給予足夠的重視。
2018年，李飛飛團(tuán)隊(duì)就開發(fā)了一種能夠診斷抑郁癥的AI。
根據(jù)介紹，這個(gè)AI主要結(jié)合了語音識別、計(jì)算機(jī)視覺及自然語言處理技術(shù)，通過表情和語音診斷一個(gè)人是否患了抑郁癥。
根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，AI系統(tǒng)在診斷抑郁癥上的準(zhǔn)確度已經(jīng)達(dá)到了83.3%，不僅如此，該模型還可以部署到手機(jī)上，從而讓更多的人能夠進(jìn)行診斷。
在具體診斷上，該模型主要判斷以下要素：患者是否語調(diào)單一，完全不抑揚(yáng)頓挫；說話音量是否比較低；講話時(shí)手勢是不是比正常人少；是不是總愛低頭向下看等。
這個(gè)模型的訓(xùn)練主要用到的是DAIC-WOZ數(shù)據(jù)，包括142名患者的健康問卷評分和189次臨床訪談、總共50小時(shí)的數(shù)據(jù)。
整個(gè)模型由兩個(gè)部分組成。第一個(gè)部分為句子級嵌入式（Sentence-LevelEmbeddings），即整個(gè)句子多模態(tài)嵌入，可實(shí)現(xiàn)捕捉更長時(shí)間的聲音、視覺和語音元素。第二個(gè)部分為因果卷積網(wǎng)絡(luò)（C-CNN, CausalConvolutional Networks）。

之所以用到卷積網(wǎng)絡(luò)，主要原因在于抑郁癥患者在說話的時(shí)候，會(huì)在不同的字詞之間停頓更長時(shí)間，因此，整個(gè)句子的音視頻也就比較長。在處理這種長句子上，因果卷積網(wǎng)絡(luò)要比循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)。
值得提的一件事，就是這項(xiàng)研究成果還入選了NIPS NeurIPS 2018醫(yī)療健康機(jī)器學(xué)習(xí)（ML4H）Workshop。
陪伴仍然是一個(gè)問題
因抑郁癥自殺的患者不在少數(shù)。
今年，日本影星三浦春馬和竹內(nèi)結(jié)子都選擇結(jié)束自己的生命，不少日媒揣測，二人做出這樣的選擇皆是抑郁癥導(dǎo)致的。
正如開頭提到的“樹洞救援隊(duì)”救援隊(duì)員所說，在救回輕生的抑郁癥患者后，他們還面臨著另一個(gè)更大的問題，那就是陪伴。
“我現(xiàn)在生活中的大部分時(shí)間都被這些樹洞寶寶（指被救援者）占據(jù)了。有時(shí)很疲憊，”一位“樹洞救援隊(duì)”的工作人員說，她目前仍和8位被救援者保持著長期聊天關(guān)系，“他們給我留言，說自己的困惑，我一般看到后都會(huì)馬上回”。
除了線上陪伴，一些隊(duì)員還想辦法幫助被救援者解決現(xiàn)實(shí)困難。例如，曾有人工智能學(xué)者幫一名社交恐懼癥患者找到了一份數(shù)據(jù)標(biāo)注工作。
李凡表示，雖然救援隊(duì)員很努力了，但大多時(shí)候仍只能解一時(shí)之急，在這個(gè)時(shí)候，自己的努力和親人的理解更加重要。
根據(jù)另一位工作人員表示，有患者被救回來后，狀態(tài)“看起來一天比一天好”，甚至準(zhǔn)備回校讀書，但就在一個(gè)周末，突然吞藥自盡，生命戛然而止。“我到現(xiàn)在也不知道原因，她周五還在和我聊她微信的新頭像，”她說到，“陪了這么長時(shí)間的人突然走了，是一種很大的沖擊”。
“就像魯迅說的，人類的悲歡很多是并不相通的，還是要靠自己走出來。”李凡說。