计算精神病学,让AI帮忙诊断精神疾病

机器学习、数据挖掘和人工智能使得对精神疾病的研究和理解发生革命性转变。

作为一门研究和预防精神障碍的学科,精神病学正在进行着一场无声的革命。长期以来,这一学科主要依赖于主观观察进行研究。由于客观评估人类行为,并将其与既定规范进行比较的研究方法实行起来相当困难,因此该学科难以进行大规模的研究。同样棘手的是,神经回路或脑生物化学几乎没有成熟的模型,难以建立该学科与实际行为的联系。

由于计算精神病学的兴起,这些难题或许能够解决。计算精神病学使用强大的数据分析、机器学习和人工智能来找出极端和异常行为背后的根本原因。

计算精神病学可以从长期观察中挖掘数据,并将这些数据与认知学的数学理论联系起来,还可以开发能够严密控制环境的计算机实验,以便对特定行为进行具体研究。

被诊断为边缘人格障碍的患者中,约有10%的人会选择自杀。

这门新兴科学会如何影响研究人员对精神疾病的理解? Sarah Fineberg和耶鲁大学的同事们的研究工作为我们带来了某种答案。

Fineberg及其他研究人员检视了计算精神病学对边缘性人格障碍(BPD)的研究带来的影响,这是一种在任何时代都困扰着全球2%的人口的病症。结果表明,计算精神病学极大地影响了专业人员研究和诊断边缘性人格障碍的方式。

边缘性人格障碍的特征是患者无法与人建立稳定的关系,拥有不稳定的自我意识与情绪。这些患者倾向于伤害自己,且约10%的人会选择自杀。

边缘性人格障碍产生的原因尚不明确。大量的遗传、环境和社会因素都可能对其产生影响。这使得对边缘性人格障碍的条件描述十分困难。但计算精神病学的研究方法为此带了了曙光。

电脑游戏Cyberball是一个很好的例子,它可以衡量(被)排挤的情况。该游戏中有三个虚拟人物在屏幕上来回传球。游戏参与者(受试者)控制其中一个虚拟人物,并认为其他两个虚拟人物是由其他人控制的。实际上,两外两个人物由电脑控制。

受试者的“不知情”是该游戏的一个主要特点,研究人员可以控制受试者拿到球的频率。 Fineberg及其他研究者告诉我们:“通过改变游戏中球传给受试者的时间比例,可以引起其受到排挤的感觉。”

在最极端的情况下,受试者将球传出去后,另外两个“玩家” 在接下来的游戏时间里只互相传球,再也不将球传给受试者。 Fineberg及其他研究者说:“这种情形只需要最少6个传球回合就会让受试者感到悲伤和愤怒。” 研究人员可以研究这些情绪在边缘性人格障碍患者和非患者身上的差异。

结果证明两种受试者有着相似的感受,但是边缘性人格障碍的患者感受更为强烈。值得注意的是,即使他们较多次地接到球,依然感到被排除在外。 Fineberg 说:“边缘型人格障碍的受试者即使接到比其他受试者更多次球,他们的负面情绪也只是减轻,而不会被消除。”

虚拟现实(VR)提供了另一种可以在严密控制条件的情况下进行行为研究的方法。在这种方法中,受试者在VR环境里控制一个虚拟人物,同时与另一个虚拟人物进行互动。研究人员可以研究如距离调节、注视方向和姿势等人际行为。

研究人员就另外一个虚拟人物向受试者提问,受试者通过对另一个虚拟人物的行为细节进行推测时,有时会得出令人意外的结果。 Fineberg及其他研究人员说:“一个受试者觉得另一个虚拟人物是由其爱侣所控制的。”

机器学习学科对语言学产生了深远影响,这些影响渐渐走进了精神病学。长期以来,有迹象表明,具有边缘性人格障碍的人使用语言的方式异于常人,但这一点很难量化。自然语言处理则提供了一种量化方法。

Fineberg告诉我们: “每个人都有确定的语言特征,这些特征代表着人们的心理状态。”这正在成为一个强大的工具。他们说:“基于语言特征的计算模型可以预测文字内容的作者是否有精神疾病或将是否处于患上精神疾病的进程中。”

除此之外,还有其他计算科学的方法能够更清晰地界定正常和异常行为的范围。

由于难以招募到大量受试者,对于正常行为范围的研究难以进行。但是最近由于如亚马逊的Mechanical Turk的众包服务的出现,这件事情变得容易起来了。现在许多行为研究的主要受试者都是大学生,而他们并不能完全代表各类人群,在美国,众包服务的使用者比大学生更多样化,并且如果有后续研究,研究者还是能够联系到这些众包服务受试者。

由于可以用相对较低的成本招募到数量巨大的参与者,这种众包服务可能会让人们对精神障碍的研究和理解产生改变。 Fineberg 说:“对于在具有边缘人格障碍患者身上测试各种假设的研究来说,Mechanical Turk或许能够提供一个良好的场所,尤其是那些不去寻求医疗帮助的潜在患者。”

总的来说,Fineberg 认为,由于计算处理能力的巨大影响,精神病学正在发生革命性的转变。

每当科学革命发生时,都有意味着有累累的科技硕果待人采摘。这使得计算精神病学成为一个充满魅力的领域,应该吸引最聪明和最好的人才。我们期待该领域产生意义重大的新见解。


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