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人工智能探索微笑背后的秘密 区分自杀倾向和抑郁症

导读: 无论你把这归因于社交媒体综合征,还是尤瓦尔·赫拉利在《未来简史》(Homo Deus)中提到的“目的和权力”之间的社会平衡,其实这两者说的都是一件事。但这容易造成抑郁症频发,治疗期加长,以及最令人不安的自杀倾向。

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人类正处于心理健康危机之中,这已经不是什么秘密了。

无论你把这归因于社交媒体综合征,还是尤瓦尔·赫拉利在《未来简史》(Homo Deus)中提到的“目的和权力”之间的社会平衡,其实这两者说的都是一件事。但这容易造成抑郁症频发,治疗期加长,以及最令人不安的自杀倾向。

可悲的是,我们现阶段诊断心理疾病的能力远远落后于诊断身体疾病的。

如今,在很大程度上要归功于人工智能和生物信息化的革命,研究人员正在努力解开精神疾病背后的许多谜团。值得一提的是,由南加州大学、卡内基梅隆大学和辛辛那提儿童医院医疗中心的科学家合作撰写的一篇新论文,声称已经对区分抑郁症和自杀病患的生物学标志有了一定研究。

你可能会认为你很擅长解读他人的表情和情绪。然而,如果要区分一个人是想自杀还是仅仅有抑郁倾向,这些区别就非常细微了。

为了弄清这些差异,研究人员观察了三组人的面部表情,这些人中有想自杀的人、抑郁症患者和医疗控制小组的人。在对这三组人的调查中,他们记录了包括微笑、皱眉、挑眉和头部动作等在内的一系列信息。然后,这些数据被输入机器学习算法,寻找不同动作之间的关联。

值得注意的是,皱眉并不是区分抑郁人士和有自杀倾向的患者之间最明显的特征,微笑才是。具体来说,心理学上的杜彻尼微笑(Duchenne smile)和非杜彻尼微笑是区分这两个群体的关键。杜彻尼微笑包括眼睛周围肌肉的收缩,而对于非杜彻尼微笑来说,眼睛不会笑。那些表现出非杜彻尼微笑的人比那些丝毫没有笑容的人更有可能拥有自杀的想法。

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研究人员Morency博士透露说,“希望这种算法能在临床治疗中帮助医生区分抑郁或自杀的病人。”显然,针对有自杀倾向的患者,需要对其采取与轻度抑郁患者不同的观察方式。然而,像Morency博士这样的研究,往往会提出很多问题。尤其是,当算法对人类的了解超过人类自身时,会发生什么呢?从Facebook和谷歌将数据挖掘方法应用到社交媒体账户的速度来看,这一天可能不远了。不幸的是,像Morency博士这样聪明的人,还无法预测未来这些研究可能产生的意外后果。

科学家通常会在研究的突破和社会化应用之间划出一条界限。例如,像Morency博士这样的算法,若被保险公司利用,而不是交给临床医生来治病,那么结果可能会很不愉快。自杀倾向可能会对购买人寿保险、工作晋升甚至找工作都产生负面影响。除非我们开始深入思考诸如此类算法的应用,并敦促立法者对它们的监管制定合理的标准,否则机器学习很可能会变成一个恶魔。

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