人工智能在精神心理学领域应用现况研究
 
   
 
 
 
 
 
 
 
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1956年人工智能（Artificial Intelligence，AI）的概念被提出后，心理学就开始在该领域扮演发挥贡献科学功能和开拓应用前景领域等多面角。2018年5月，《自然》（Nature）杂志刊登了英国伦敦大学神经科学家和英国人工智能研究DeepMind团队人工智能研究员合作完成的一项研究成果——利用深度学习技术成功模拟人类大脑的空间导航能力，取得很好的成果。近十年来，我国在该领域各个方面的研究可谓日新月异、飞速发展。我们对医学领域中的特殊应用，精神心理学领域的研究做一个横断面的研究，对人工智能的资本环境、政策支持、技术突破、临床应用等进行解读。
近年流行病学研究结果显示，我国成年人中精神障碍的患病率约为17%。截至2018年，单纯是“中央补助地方卫生经费重性精神疾病管理项目”，国家就登记建档了600多万例重
性精神病患者。2004年，卫生部疾病预防控制局正式启动“中央补助地方卫生经费重性精神疾病管理项目”，2013年5月，《中华人民共和国精神卫生法》正式实施，标志着我国精神卫生事业发展进入了新时代，精神卫生服务将日趋规范，精神障碍患者的合法权益将受到保护。自2015年以来，《全国精神卫生工作规划（2015～2020年）》《关于加强心理健康服务的指导意见》等政策相继出台，将我国精神卫生服务事业提升至国家层面。
我国围绕人工智能发展制定了相应的国家战略和政策。自2015年开始，我国围绕人工智能在医疗健康领域先后颁布了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》《“十三五”国家科技创新规划》《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》《国家发展改革委办公厅关于请组织申报“互联网+”领域创新能力建设专项的通知》《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》《新一代人工智能发展规划》《人工智能标准化白皮书（2018版）》等文件作为国家顶层设计，为人工智能这项基础技术渗透至各行各业、助力医疗行业实现跨越式升级、允许依托医疗机构发展互联网医院、为人民众提供更好更方便的医疗卫生服务奠定了基础。打造精神心理机构的互联网机构，建设“互联网+医疗健康”是目前我们解决患者看病难、看病贵，进行精准扶贫的有力途径。
从2008年起调研团队梳理了国内相关文献的关键词，发现精神心理健康领域的多个环节已经不同程度地应用了人工智能技术，如心理测量、心理变量预测、心理症状识别与诊断、精神疾病预测、AI心理师、AI智能筛查（体检）、团队科学分析、干预疏导就医、临床诊疗活动等。尽管人工智能已成为精神医学重要的辅助技术，并将助力精神卫生事业的快速发展，但目前人工智能仍然不能代替医生诊断疾病，因为机器不能给病人关怀和尊重，不能像医生那样给病人带来心理安抚。甚至有可能引发公平受益、失业、患者隐私、医疗安全、责任划分和监管等伦理问题，但对于这项正在快速发展的新技术所带来的伦理问题我们不必过度担心或恐慌。从认知智能的技术角度来看，我国的人工智能技术发展已接近发达国家水平，但我们的人工智能在商业化和全面推广方面，仍有待强有力的知识产权保护和公立医疗单位的重视。
一 精神心理学AI基础应用研究
随着人工智能科技的迅速发展，AI技术也渐渐渗透到精神心理学领域，并取得大量研究成果，AI技术有效地解决了精神心理学中，例如自杀预警、患者管理、疾病精确诊断、心理等问题，以下四种主流技术，在精神心理学中有着比较成熟的应用。
（一）人脸识别技术
人脸识别技术是对人脸特征的关键信息点进行描绘，并加工成一套独特的数据逻辑特征，对这些数据逻辑特征进行比对就是“人脸识别技术”。根据预先采集好的人脸图形或者通过视频对真实人脸进行扫描，AI算法计算判断是否存在人脸，如果存在，需要通过人脸配准、属性识别、特征比对等一系列算法来计算人脸相似度，从而识别扫脸人的身份。目前市场先进的人脸识别技术还可以通过温度感应、眨眼、张嘴、摇头等动作进行活体判断，防止照片、视频、模具等作弊手段。人脸识别可以实现人物识别、疾病诊断和疗效评估3个方面的功能。
首先是人脸识别技术在精神卫生机构挂号系统中的应用。精神疾病是一类慢性疾病，往往需要长期，使用固定门诊号、住院号以延续记录和病程是大多数医院的做法。精神科药物属精麻药品，管理严格，大部分药物只能在指定医院由医生开具。为避免出现忘记门诊号、虚假开药等问题，医院利用安装在各个挂号窗口处的摄像头获取挂号人员的脸部图形，系统对图形进行必要的预处理，将获取的人脸图形存入人脸库中并与已存入人脸库中的数据进行比对，出现相同特征的人脸就自动调取该病人的门诊挂号信息进行挂号，
这样就可以有效避免以上问题并且缩短了挂号时间。随着“互联网+医疗”的广泛应用，患者可利用智能手机进行人脸图片的采集与医院信息系统数据库交互，甚至可以做到在家“扫脸”挂号。
其次是人脸和微表情AI识别诊断技术。它不仅是对人脸、体态、行为的全动态识别，而且可以识别人类面部、体态和行为每时每刻的细微变化。微表情AI识别技术主要通过深度学习、大数据分析等，使机器具备AI识别能力能够捕捉人们在微秒瞬间发生的细微变化，从而获取人们真实的情感或情绪。通过患者的微表情和行为进行全动态的识别，捕捉人们在微秒瞬间发生的细微面部变化，从而获取人们真实的情感或情绪特征。对特殊的人脸、体态学和行为分析进行数据分析，理论上可以判断一个人的行为是否协调，形态和人脸是否处于发育正常的状态，从而初步判断一个人的精神是否正常，最后结合人脸识别和特殊的眼动技术，判断当事人的注意力和情感活动是否正常。患有精神分裂症和情感障碍、焦虑障碍、痴呆等疾病的患者，除眼动和微表情与正常人有明显的区别外，各种疾病之间的症状也存在一定的差异。
最后是AI可以辅助应用于精神心理疾病的疗效评估。精神心理障碍，尤其是严重的障碍，
诊断和疗效的变化必然反映在患者的社会行为和情感变化上。通过捕捉患者前后日常生活中行为、情感的信息数据，医生可运用AI技术前后对比患者诊疗数据，发现患者异常行为、异常情感出现的频率和强度差异，从而可以辅助获得有效的客观证据，遗憾的是，我国目前还没有这方面的研究和产品。在计算机问卷调查法中，利用患者入院和出院内心情感和外在行为的个人体验回答也能够进行基于计算机的疗效评估。罗诚等人开发的精神障碍诊断和公共安全风险评估软件系统，还有基于知情人的观察和计算机问卷对答，都能够客观地从当事人、旁观者和一个智能化的综合评估体系中得到评估结果，评估水平接近人工评价。
（二）人工智能监控预警系统
根据世界卫生组织报告，2010年，由精神障碍流行病学调研组发表的研究数据指出，中国有超过5400万人患有抑郁症，占总人口的4.2%。自杀是一个极为重要的精神卫生问题，在我国每年自杀人口约25万，1/2属于抑郁症患者，但抑郁症的危害仍未引起全社会的足够重视。[1]人工智能监控预警系统可以构造大型知识库，集成特定领域的各类数据与知识资源，以实现决策支持，该系统采用计算机管理各类知识与数据，通过倾诉人的语气、语调
、声音频率、与自杀相关的关键词，分析它们在内容上的关联性，例如，对“死”“烧炭”“跳楼”等相关词语进行统计与自动计算，生成自杀风险等级评估报告，便于工作人员根据相应的风险等级进行干预及救助。
综上所述，人脸识别与智能安防和监控预警的结合应用已经开始流行。一部分严重精神患者具有一定的社会危险性。在精神科病房住院的患者，自知力弱，如果因为渴望自由和受到精神症状的驱动，他们容易出现走失的情况，为了保护患者的安全，通过病房、大厅等公共区域的摄像头对患者人脸进行检测、跟踪、抓拍、评分、筛选，并对抓拍的人脸图片进行分析，将分析结果与住院患者库进行比对，如患者运动轨迹速度加快、停留时间过久、离开监控区域时就会迅速触发警报，医护和安保人员能迅速到患者，从而防止患者出现意外和走失。人脸识别技术也可以进行人物对比，对肇事人员进行心理障碍人员身份确定，人工智能监控预警系统在我国某些省会城市已经应用，尤其是与公安和交通系统整合的人物识别系统相结合，在精神卫生方面取得较好的合作关系。以昆明市为例，社区人员在全市搜索一个具有精神疾病的患者，一般在公安部门的监控系统中仅需几分钟就可以到，大大提高了工作效率。
我国大部分城市建立了心理危机研究与干预中心，其中一项重要日常工作，就是通过这一快捷、方便、保密的方式24小时为社会大众提供心理干预服务，识别和筛选各种程度的有自杀倾向的人，人工进行心理干预，工作人员通过人工智能监控预警系统解决倾诉人倾诉时间久、语速、声音干扰等问题，并对倾诉人的自杀风险等级进行智能评估。荷兰阿姆斯特丹自由大学终身教授黄智生成立的“树洞救援团”，通过人工智能监控预警技术，分析微博、论坛等社交网络的留言，每天从中筛选出“危险”信息并形成简报评估评论者自杀的风险并进行预警，挽救了无数生命。我国普通医院的热线平台暂时没有使用该技术。但我国多家大型网上企业化运作的医疗平台（如微医、平安医生、好大夫等），已经能够对图文问诊进行内容识别，通过对症状问题描述的识别将患者导诊到更加专业的医生面前，有的平台已经能够对危险心理内容进行症状判断和识别，在医生接诊时进行智能提醒，告知需要对患者进行自杀风险评估等，既具有专业性又具有人文关怀。由此可见，公立医院借鉴企业运行管理，可能会加速人工智能的发展和应用。

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