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【AI+心理健康】全民焦虑,AI化认知行为疗法能派上用场

顾贝妮 未来主议 2019-06-30

文/顾贝妮


人工智能的商业化应用场景是我个人比较关注的话题,总体而言大多应用场景还在探路阶段,但似乎整个商业世界都要经历一轮AI化。与之前的信息化升级、互联网转型类似,最终当进入“IT不再重要”、“所有企业都是互联网公司”的阶段时,事情就成了。现将这类话题归总在“AI应用场景”这一板块下,将逐一观察与挖掘各种用武之地。


本文讨论AI在认知行为疗法这一心理健康治疗手段方面的应用。

因百度前任首席科学家吴恩达加盟担任董事长,这家名为Woebot的医疗AI公司近日有些火。Woebot是一款Facebook Messenger聊天机器人,基于认知行为疗法(Cognitive Behavior Therapy,CBT )来帮助精神抑郁人群。这是一个有基于3亿抑郁患者庞大目标用户群的市场。新科技的应用能在许多方面扩展心理治疗工具,以及使用规模和疗效,如今该领域将注意力转入了人工智能技术。


CBT有赖于循环沟通


认知行为治疗始于上世纪60年代,其逐渐发展出一种有结构、短程、认知取向的心理治疗方法。CBT主要着眼点,放在患者不合理的认知问题上,通过改变患者对已,对人或对事的看法与态度来改变心理问题。

认知行为治疗可以用于治疗许多疾病和心理障碍,如抑郁症、焦虑症、神经性厌食症、性功能障碍、药物依赖、恐怖症、慢性疼痛、精神病的康复期治疗等。

 

与精神分析疗法不同,认知行为疗法关注的是人们如何理解某些事件。其中的关键部分是生态瞬时评估法(Ecological Momentary Assessment,EMA),治疗师需要定期检查病人的情绪,并构建出病人的情感模式,这其中需要频繁的与病患进行沟通,获取他们的反馈及看法,患者和治疗师密切沟通,一起理清心理状态及问题所在。自此,我们发现通过语言的表达和沟通,是CBT所依赖的关键途径。


CBT数字化的上一阶段


认知行为疗法的费用较高,每45分钟大约需要200美元左右。除了成本,预约到现场的不便,以及吐露心声的障碍等,也影响了人们积极就诊。通过过去 20年的实践,人们发现,在没有治疗师时,也可在线成功使用认知行为疗法,同时不影响结果。可以将一些引导设计成计算机自动执行的指令,如让计算机向患者询问“今天感觉怎样?”或提示把某段有心理暗示作用的文字再读一遍。让机器干一部分活,或降低人们获得心理治疗的门槛。

在移动互联网应用上,认知行为疗法已出现在一些APP应用中,很大一部分主要是精心设计的自管理模式。进行自我情绪跟踪,舒缓工具,健康指导以及病患社区是其主要功能范围,部分提高专人人士的教练式指引。


成立于2014年的Joyable,总计已获得超过1千万美元的融资。其将CBT方法设计成至少持续12周的疗程,按99美元每月的收费标准提供在线化的焦虑症、强迫症心理治疗与管理服务。93%的用户称使用后焦虑症状有所缓解。2012年成立的Lantern,已共计获得超过2千万美元的融资。先评估确认状态,进行持续的自我训练,获得引导,最终改善状态。


此外,myfeel、sleepio、Ginger.io都是将CBT开发成移动应用项目,各有不同的侧重诊疗范围,也都已获得了一定的用户量。


CBT与AI的握手的三大理由


在移动应用APP之后,CBT仍在寻求更高效的数字化方案。一些心理疾病领域的专家在接触了AI技术之后,认为两者结合,大有可为。综合来看有以下三个关键价值点:


首先,心理问题在语言上能有很强的映射,这给语义理解技术创造了应用空间。通过分析语言来获得心理状态信息有很强的有效性,且能从数据分析中发掘预测更好的治疗途径。用算法瞬间分析海量语言数据,这也让建模与分析的过程得以大大提速。


第二,AI驱动的服务,可充当心理治疗上的引导角色,仍有显著疗效,可一定程度替代治疗师,这能将昂贵的心理治疗师服务瞬间降低到可负担状态。


第三,机器人具有其非人的优势,在心理沟通环节上,有证据显示面对机器,相比面对人,人们更愿意袒露心扉,而这对心理治疗至关重要。


CBT+AI的几种前沿实践


1、预测分析精神状态


在心理健康领域,有一些特有背景很贴合语义理解领域。例如从对话或所发布的文字信息中,分析评估其心理状态。


有些研究开始尝试通过分析社交网络中人们言论来分析筛查潜在自杀者。2017年发布在《nature》上的一篇名为Characterisation of mental health conditions in social media using Informed Deep Learning的论文应用神经网络与深度学习技术进行了这项研究。

  

 

2015年时IBM的相关研究组也在《nature》上发布论文研究Automated analysis of free speech predicts psychosis onset in high-risk youths,使用AI驱动的分析能通过解析说话模式来预测精神疾病是否存在高病发风险。


一家名为Advanced Symbolics的加拿大AI服务公司正致力于此,用AI技术来寻找自杀信号。不久前加拿大政府与Advanced Symbolics宣布开始开展相关尝试。2017年,具备一定AI技术实力且本身就是社交媒体的facebook,也已着手启动了类似的项目。


另一偏向于语音分析的Cogito,通过监控社交媒体和电话的活动情况,以辨别模式,检测用户抑郁症症状。其还包含一个语音分析器,可搜索声音模式的影响和音调的变化,这可能是第一个显现的抑郁迹象。

 


2、给治疗师当助手


与纯数字化的自管理相比,专业人士介入引导的效果会更好,且能处理的状态范围也会得到延伸。碎片式的引导服务和聚焦性更强的一对一沟通疗程同样重要。但仅采用远程方式接入治疗师,其成本的改善并不会有本质区别。AI能力在这时的浮现,提供了更进一步的可能性。出现了两类重要的设计思路:为治疗师设计AI助手以实现在同等时间精力投入下能服务更多的病患,如iESO;或者让聊天机器人直接面对用户,一定程度充当治疗师,如Woebot。


2017年9月获得了2400万美元的新一轮融资的英国创业公司iESO Digital Health,提供远程CBT 面对面的文本对话的治疗模式。据悉iESO近期已被德勤列入英国发展最快的50家科技公司之一。患者在线预约治疗师,通过打字进行文本对话,对话内容将留存在用户主页内,在治疗时段之外患者也可给治疗师提问,问题将在24小时内得到回复。


iESO站在治疗师的立场上为其开发了AI助手,以提高治疗师的工作效率,单人产出,iESO称64%的疗程时段在办公时间之外。此外,AI可以深入分析对话文本,挖掘细微变化,以优化实践,改善疗效。


3、上岗虚拟治疗师


Woebot把AI推到与用户直接沟通的前端。这样做一方面加大了体验上的压力,对机器智能对话的要求较高,许多言论认为机器做到人性化沟通仍有不小的距离。但另一方面也有其优点。这是因为机器人的非人属性本身有其价值所在。


2014年加州大学创新技术研究所开展了一个非商业化的项目,设计了一个名为Ellie的虚拟治疗师。其中有一实验环节将239位受试人分成两组,一类知道是与虚拟治疗师对话,一类则被告知是与人类治疗师沟通。事实上他们被随机分配与完全的机器人或人机结合的虚拟对象进行沟通。最终分析数据显示,已知聊天对象为机器人的群体交谈更加深入,会透露更多感情。

 

Weobot为斯坦福大学的研究成果。2016年Woebot 完成了测试版的Woebot,并收开始收集临床数据,直到2017年7月份,才推出了面向大众的商业化产品。Weobot收取每月39美元的服务费。Woebot称其用户与bot聊了几周后,抑郁焦虑的状况有明显下降。


 

另一家名为x2.ai的创业公司,值得一提,事实上其在这一领域的实践要更早一些。x2.ai曾经使用名为Karim的聊天机器人为难民提供心理咨询。x2.ai目前的模式并不直接提供心理治疗,而是为心理疾病治疗领域涉及智能化的解决方案,其中CBT领域是核心板块。也就是作为心理医师或医疗机构可以使用x2.ai提供的平台,以获取可用的AI能力。除了涉及客户化定制化的不确定费用外,x2.ai收取每个内部ID每月50美元的平台费,以及需要为每个患者支付每月1美元的使用费。其中x2.ai开发了名为Tess的智能对话系统,通过文本信息方式来提供服务。

 

AI能力植入认知行为疗法这一领域还在吸引更多的创业项目进行尝试或效仿。其中Wysa是一家更为年轻的印度公司,2017年6月才获得一笔130万美元的种子资金。Wysa希望能一定程度改善印度心理疾病人群庞大,但心理治疗师稀缺的现状。 

 

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从评估到预测、从治疗到疗效反馈,认知行为疗法似乎在数字化循环中构建了更容易的疗效改进机制,最终实现“以更低的成本获得更好的疗效”,创新先锋们所追求的未来医疗终极目标。


然而,以上海外的各种尝试,从营收模式上看,无论是2B还是直接面向患者2C的服务都有明确的收费标准,总体来说最终买单方欧美沿用了移动医疗服务的模式,也就是从保险公司、企业雇主、消费者个人三方。


心理健康领域在中国,问题群众很庞大,但市场却一直不那么振奋。中国心理咨询师从业人数少,但这并不能像其他领域那样,得出人均拥有医疗资源不足的结论,这背后实际上是需求意愿不强而导致的弱供方。尤其是以聊天为治疗方案的心理咨询,更是不主流。这有许多因素,包括相关政策,文化观念、价值传导途径的影响。在尚无成熟线下心理咨询市场的中国,怎样借科技进步走出一条新路?有一点是肯定的,不能直接照搬欧美。那么怎样做更有机会?欢迎就此话题延伸探讨。




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作 者 顾 贝 妮

长期从事创新商业研究,并为科技创业团队提供战略咨询。管理学硕士,十五年咨询业、财经传媒从业经历。2014年联合创办动脉网VCBeat。为中欧商业评论、36氪、钛媒体等著名媒体特约作者。交流微信:gugreaty;微信公众号:未来主议

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