近年来，“抑郁症”逐渐成为人们热议的话题，众多名人都曾公开表示曾受到抑郁症的困扰，而抑郁症患者因不堪病痛选择自杀的悲剧也屡见不鲜。这些生命的“陨落”，无疑给人们敲响了警钟。面对抑郁症高发的现状，我们该如何防治呢？如果能够通过AI技术检测出潜在的抑郁症患者，及时进行心理疏导，或许能够减少这类悲剧的发生。
最近，IBM的研究团队尝试利用机器学习预测人患精神疾病的风险，通过对59名普通人的语言方式进行追踪、分析，评估语言连贯性，预测人们的潜在患病风险。令人振奋的是，AI的预测精确度达到了83%。
如今，AI在医疗领域的应用已经是大势所趋。IBM在AI预测抑郁症方面的突破，让我们看到了有效利用AI进行精神疾病诊断和治疗的可能性。那么，AI在防治精神疾病方面的潜力究竟有多大？其推进的难点又是什么呢？
AI预测抑郁症：潜力巨大
智能相对论认为，AI被用于预测抑郁症主要有三个原因：
1. 人类预测抑郁症的识别率低
尽管抑郁症已经成为全球第四大疾病，且预计将在未来几年内成为第二大疾病，但我们在诊前预测和诊后监控方面仍然处于薄弱环节。心理医生和精神病医生难以做到精准预测和有效追踪。在中国，有庞大的心理咨询和治疗需求，但抑郁症的医疗防治识别率却很低。与此形成鲜明对比的是，AI的表现令人瞩目。除了IBM的AI预测实现高识别率外，美国哈佛大学也曾通过AI程序分析社交网站照片，用色彩学方法诊断抑郁症，正确率亦高达七成。这充分证明AI预测将成为早期筛查和检测精神疾病的新途径。
2. 抑郁症治愈难，预防变得尤为重要
抑郁症虽然可以治疗，但很难治愈。即使患者接受了心理治疗，恢复到以往的精神状态，也有极大可能复发。近年来，抑郁症患者自杀的悲剧频频发生，提醒我们必须重视心理疾病的预防。而AI预测的高识别率使其成为备受瞩目的“法宝”。
3. AI能捕捉人类的“言外之意”
IBM曾提出，AI能够成为人类语言的一扇窗。人们的语言和文字规律会被AI的认知系统分析，从而成为精神健康和身体健康状况的可测指标。例如，南加州大学推出的AI心理治疗师会分析受访士兵的面部表情、语义和语音，结合问卷调查，诊断其是否存在PTSD症状。可以预见，未来AI将通过追踪人类的语言习惯、微表情、微行为甚至细微的语调变化，更深入地了解人类的心理状态。这种技术在刑侦领域也有极大的应用空间。
AI预测抑郁症的壁垒
尽管AI预测抑郁症有着科学的技术和强大的数据库的支撑，但要全面推进还存在一定的难度。目前的难点主要表现在以下几个方面：
受众接受度
人类和机器在心理检测中始终存有疏离感，人们对于AI的心理检测结果接受度不高。心理检测与生理检测不同，涉及情绪等不易量化的指标。患者在与医生交谈时，更倾向于相信医生能够感知自己的情绪并产生“共情”，而对于没有情感的AI，人们的信任度相对较低。
机器学习难度
抑郁症的病因、病情十分复杂，机器学习难以全盘掌握。人体的神经网络精密复杂，随着生长，人脑的神经连接网络也会不断生长变化。目前，关于抑郁症的病因仍有许多未解之处，这使得机器学习在预测抑郁症时面临一定的挑战。
尽管如此，随着技术的不断进步和研究的深入，AI在预测抑郁症方面的潜力令人期待。我们期待未来能够通过结合人工智能与心理学知识，更好地预防和治疗抑郁症，为人们的心理健康保驾护航。抑郁症是一个涉及生物、心理与社会环境因素的复杂病症。其表现形态多样，有一种近期在《明星大侦探》节目中被热议的“微笑抑郁症”便是例证。这类患者虽然白天常带微笑，但微笑并不能减轻他们承受的工作压力、生活烦恼与内心忧郁。他们的微笑更像是一种职业或社交面具，掩盖了深藏的忧郁和痛苦。
值得注意的是，“微笑型抑郁”在成功人士中更为常见，如机关高官、企业老板及高职技术人员等。他们在社会上的形象往往是健谈、自信沉稳。现有的AI预测抑郁症的方法主要是通过分析语言方式和连贯性来评估患病风险。面对这些表面健谈、微笑背后的抑郁却难以察觉的“成功人士式患者”，AI能否洞察其真实情绪，还是一个待解的难题。
AI预测抑郁症的方法对语言的分析并不适用于所有语种。以中文为例，其语言特性中的语序颠倒并不会影响句子的原意，但这并不能作为判断心理疾病的依据。不同病症及其不同程度是否会有不同的语言倾向和习惯，这仍有待深入研究。
除此之外，AI预测抑郁症还面临着其他医疗领域常见的挑战，如检测程序的设定、医疗数据保护等问题。要让AI预测抑郁症实现有效落地，还需克服诸多难题。
尽管存在诸多难关，AI预测甚至治疗精神疾病的研究仍具有重要意义。随着技术的不断发展，AI预测的结果可以作为医生诊断的参考依据。AI在精神疾病领域的深入研究或许能为日后的精神疾病治疗带来全新的突破点和治疗方法。未来，我们期待AI技术能在精神健康领域发挥更大的作用，帮助更多患者走出阴霾，重拾健康。