1994 年冬天，一位二十岁出头的名叫蒂姆的年轻人在伦敦一家精神病医院住院。尽管蒂姆性格开朗活泼，但他患有躁郁症，最近曾试图自杀。住院期间，他与一位来访的美国心理学本科生马特成了好朋友。两人很快因为对九十年代初嘻哈音乐的热爱而结下了友谊，就在蒂姆即将出院前，他给朋友带来了一个惊喜，画了一幅他的肖像。马特深受感动。但在带着肖像回到美国后，他得知蒂姆跳桥自杀了。
马修·诺克 现在在马萨诸塞州剑桥市的哈佛大学研究自残心理学。自从他和蒂姆在一起以来，已经过去了二十多年，但那幅肖像仍然挂在他的办公室里，不断提醒着他需要开发一种方法来预测人们何时可能尝试自杀。自杀有很多已知的风险因素——酗酒、抑郁和男性是其中之一——但没有一个可以作为即将到来的自杀念头的确凿迹象。诺克认为他正在接近解决这个问题。
自 2016 年 1 月以来，他一直在波士顿的马萨诸塞州综合医院使用腕带和手机应用程序来研究有自杀风险的自愿患者的行为。今年，他还在附近的弗朗西斯科儿童医院进行了一项类似的试验。他说，到目前为止，尽管他的结果尚未发表，但该技术似乎能够提前一天以合理的准确率预测参与者何时会报告有自杀念头。
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诺克的试验是利用蓬勃发展的情绪预测科学的一个尝试：这种想法认为，通过持续记录来自可穿戴传感器和移动电话的数据，不仅可以跟踪甚至可能识别出一个人精神疾病的迹象，甚至可以预测他们的幸福感何时会下降。诺克与 罗莎琳德·皮卡德合作，她是马萨诸塞州剑桥市马萨诸塞理工学院的一位电气工程师和计算机科学家。皮卡德领导的团队已经用手机和腕带跟踪了新英格兰地区数百名大学生，并报告说能够提前一天预测这些学生悲伤发作的时间。
有迹象表明，跟踪即将到来的情绪脆弱性是可能的，这激发了强烈的商业兴趣。 Mindstrong Health是一家位于加利福尼亚州帕洛阿尔托的公司，已筹集了 2900 万美元的风险投资，该公司通过跟踪人们在手机上的点击、打字和滚动方式来发现神经认知功能的变化。该公司创始人、医生兼计算机科学家保罗·达格姆表示，来自一个人触摸屏交互的数据可以识别即将到来的抑郁症发作，尽管这项工作尚未发表。其他公司也在研究使用这种“数字表型分析” 来识别精神疾病的症状。其中包括 Verily，这是一家由谷歌母公司 Alphabet 拥有的生命科学公司。
在这个阶段，情绪预测技术的可靠性尚不清楚。已发表的结果很少，而发布结果的团队表示，他们在预测情绪方面的准确率仅达到中等水平，而非非常出色。然而，皮卡德对这个概念的成立充满信心。“我早年曾患有抑郁症，我不想回到那里，”她说。“我确信，通过用我的手机跟踪我的行为，我可以大大降低我重返那个可怕境地的可能性。”
但包括皮卡德在内的研究人员对他们创造的成果可能带来的负面影响有所保留。他们担心科学家和临床医生没有充分考虑如何告知用户即将到来的情绪低落。关于这种警告是否会造成伤害也存在疑问。有些人想知道公司或保险公司是否会利用这项技术来跟踪其员工或客户未来的精神健康状况。“这项技术被滥用的[可能性]让我夜不能寐，”达格姆说。
预测抑郁症
皮卡德间接地进入了情绪预测研究领域。十年前，她表明可以通过 跟踪一个人皮肤上的电导率 来使用腕带检测癫痫发作，有时甚至可以在痉挛震动身体前几分钟就检测到。2013 年，她与人在剑桥共同创立了 Empatica 公司，该公司销售传感器，其中包括一款获得美国食品和药物管理局批准的智能手表，用于监测癫痫发作迹象并向护理人员发出警报。
皮卡德与当时在读博士生、现就职于德克萨斯州休斯顿市莱斯大学的赤根佐野合作，看到了更广泛的应用潜力。他们假设，将来自腕部传感器和移动电话的数据结合起来，有可能监测压力、睡眠、活动和社交互动，从而预测总体精神健康和福祉。
佐野和皮卡德与哈佛医学院的一个团队合作设计了一项研究，该研究将每天跟踪大学生的情况。自 2013 年以来，该团队已经研究了 300 名学生——每学期 50 名，每次 30 天——方法是给他们佩戴类似手表的设备。这些仪器测量学生的运动，记录他们暴露在光线下的量，监测他们的体温，并记录他们皮肤的电导率。佐野和皮卡德还开发了软件，安装在参与者的手机上，记录有关他们的通话、短信、位置、互联网使用情况、“屏幕开启” 时间和社交互动的数据。该团队还记录了他们的大部分电子邮件活动。学生们每天填写两次关于他们的学业、课外活动和锻炼活动的调查。他们描述了自己的睡眠质量、情绪、健康状况、压力水平、社交互动以及他们饮用了多少含咖啡因和酒精的饮料。学生们还报告了他们的考试成绩，并在为期 30 天的研究开始和结束时填写了广泛的调查问卷。
到 2017 年，该团队报告称，他们已经训练了一种算法，可以从这些调查中学习，并权衡数百种测量的指标的重要性。皮卡德的团队表示，该系统可以提前一天准确预测学生们的幸福感、平静度和健康状况。在实验中，个人必须接受 7 天的监测才能达到 约 80% 的预测准确率。皮卡德的分析表明，腕带和移动电话无法预测情绪的轻微变化。但是，当幸福感发生较大变化时，预测会更可靠。一些信号在直觉上是有道理的——例如，睡前四处走动可能表明焦虑——但细节并不总是被理解。例如，社交互动可能会改变压力水平，这可以反映在皮肤电导率中，但尚不清楚一天中皮肤电导率出现许多峰值是好是坏，因为它在人们解决问题和感到压力时都会增加。
卡内基梅隆大学计算机科学家路易斯-菲利普·莫伦西说，仅仅使用这些信号来解释一个人的情绪就是一项伟大的成就，他认为人工智能技术可以帮助进行精神健康评估。但他对其预测情绪的能力持谨慎态度。“由于明天的情绪通常与今天的情绪相似，我们需要更多的研究来清楚地将这两种现象区分开来。目前的预测技术很可能主要是在预测从一天到另一天的溢出情绪，”他说。
皮卡德认为情况会得到改善：“我们是说这确实是可能的先驱，并且正在展示数据来支持这一说法。随着更多数据的积累，可靠性将不断提高。”她已将其算法开源，以便其他拥有该技术的人可以尝试重现她的工作。
“皮卡德正在做一些事情，而且她算法、模型和数据集的透明记录让我对此更加有信心。当人们对自己的结果不确定时，他们不会如此轻易地让别人重现他们的工作，”南加州大学创意技术研究所的心理学家乔纳森·格拉奇说。
诺克关于自杀念头的试验源于与皮卡德的合作。到目前为止，他已经监测了 192 人，主要是通过腕带，并通过手机应用程序或访谈询问他们的感受。目前，他训练设备不是基于个人的数据，而是基于所有参与者的数据，他说他已经确定了一些可测量的指标，可以以 75% 的准确率预测后来的自杀念头。他说，一些最重要的因素是晚上大量的活动，可能表示夜间躁动或焦虑不安，同时伴有皮肤电导率的飙升和心率升高。但他拒绝透露更多细节，因为他的论文正在一家期刊上接受审稿。
走向市场
商业公司不太愿意像学者那样讨论他们的研究结果。但在三月份，Mindstrong 报告称 发现了数字生物标志物——手机上的滑动和点击模式——与神经心理学表现测试的分数相关。该公司在其网站上表示，它已经 完成了五项临床试验，但结果尚未公开，并且在二月份，它宣布与总部位于东京的武田制药公司建立合作伙伴关系，以探索针对精神分裂症和难治性抑郁症等疾病的数字生物标志物的开发。它面临着竞争：Verily 表示，其数字表型分析项目包括一个旨在使用智能手机和手表检测创伤后应激障碍的项目。
Mindstrong 表示，它正在超越使用智能手机测量大脑功能，转而预测大脑功能。“当我们获取六七天内众多生物标志物的轨迹时，我们可以提前一周预测抑郁症的发作，”达格姆说——尽管他拒绝透露他的公司正在使用哪些信号，因为该公司正在向期刊提交有关其工作的论文。
Mindstrong 基于手机的应用程序（该公司不使用腕带）的计划是将触摸屏交互测量嵌入到数字精神保健系统中。它一直在与加利福尼亚州分享研究结果，加利福尼亚州看到了足够的临床潜力，因此从州管理的 6000 万美元精神健康创新基金中向该公司拨款 1000 万美元。“我们收集的所有这些数据最终是否具有临床效用？我们尚不清楚，”精神病学家汤姆·因塞尔说，他 与人共同创立了 Mindstrong ，此前曾在 Verily 创立了精神健康部门，此前他曾担任美国国家精神卫生研究所所长 13 年。
皮卡德质疑因塞尔在 Mindstrong 的方法。“我相信他创立了一家公司，其理念尚未被证明像其他理念那样有效，”她说。她和诺克都还没有为其情绪预测技术制定商业计划。（然而，除了 Empatica，皮卡德还与人共同创立了 Affectiva 公司，这是一家位于波士顿的公司，销售分析面部和声音表情的技术。）
因塞尔表示，这项技术需要在真实世界的环境中，在患者和医疗服务提供者身上进行测试。“我们不会在走路之前就跑。加利福尼亚州正在出钱让我们学习如何走路，”他说。他补充说，他不认为皮卡德是竞争对手。“这是一个没有人解决的难题。我最好的猜测是，我们需要我们所有人使用多种方法来证明这项技术的临床价值——坦率地说，我希望至少有其他十个像罗兹实验室这样优秀的团队致力于数字表型分析，”他说。
改变行为
皮卡德确信，情绪预测——即使它需要来自同意用户的个性化训练——也将成为一门完善的艺术。她说，真正的问题是，它是否可以用来帮助改变预测到的糟糕情绪。
诺克和哈佛大学的心理学家埃文·克莱曼也在与 150 名患者合作，通过使用认知重构练习来鼓励他们重新评估他们消极看待的事物。当患者的腕部监视器检测到预测即将到来的自杀念头的信号时，这些练习会在患者的手机上激活。除此之外，诺克还不清楚如何处理这些数据。“如果我们预测某人有很高的自杀念头风险，或者他们表示自己有 100% 的可能性自杀，我们该怎么办？我们是派救护车吗？联系他们的医生？还是什么都不做？”他想知道。“这方面的伦理非常具有挑战性。”诺克说他知道他的试验参与者想要这项技术。“患者一直说他们会觉得警报或指导系统非常有用，”他说。
莫伦西认为，现在计算机自行提供心理健康建议还为时过早。他的研究包括教计算机研究面部表情和语言，以便它们能够弄清一个人的想法，他现在正在与精神科医生合作，将这项技术安装在医院的精神健康病房中。目标是让机器在人们与医生互动期间研究他们，以辨别是否存在精神障碍。医生仍然进行诊断；计算机分析提供了一个单独的评估，医生可以将其与自己的评估进行比较。“计算机提供心理健康建议所带来的风险是巨大的。我们需要更多的研究来了解这种技术的长期影响，”莫伦西说。
皮卡德说，另一个问题是，改善情绪的行动因人而异。在她的一个实验中，皮卡德发现，在睡觉前与朋友交谈的一组学生第二天的心情会更加愉快，而另一组学生则经历了相反的效果。
北卡罗来纳大学教堂山分校的心理学家芭芭拉·弗雷德里克森担心，预测情绪的行为可能会影响人们的感受。“人们很可能会非常关注负面情绪预测，对于某些人来说，这可能会引发一场真正具有破坏性的情绪消极螺旋，”她说。
马萨诸塞州贝尔蒙特市麦克莱恩精神病学技术研究所科学主任、精神疾病研究员贾斯汀·贝克说：“我认为，就像确定如何以一种不会被忽视或使他们病情恶化的方式向他们提供建议一样，对我们来说，确定一个人需要什么建议也将非常困难。”
皮卡德对数字情绪预测有着宏伟的愿景。她认为它可以改善公众的健康，特别是它可能使公司受益。“为什么这么多为员工提供各种福利的优秀公司仍然会因抑郁症而失去这么多员工？我们能否在转变发生之前就抓住它？”她说。但她也担心这项技术可能会被滥用。皮卡德认为，可能需要新的法规来防止公司将广告定向投放给那些可以看到坏情绪或好情绪即将来临的人，或者防止保险公司根据客户的精神健康迹象来设定价格。
“少数滥用这项技术的坏人可能会破坏患有严重精神健康问题的患者的利益，”因塞尔说。他说，Mindstrong 正在与加利福尼亚州斯坦福大学的一个生物伦理学小组合作，并计划很快发表一篇关于这些问题的论文。
皮卡德认为研究工作是值得的。“临床抑郁症通常是千刀万剐的情感死亡，”她说。“如果我们能够帮助识别出随着时间的推移压垮我们并将我们推入永久悲伤状态的许多小事，我们就可以做出重大改变。”
本文经许可转载，并于 2018 年 10 月 30 日首次发表。