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与此同时，也有相反的声音在问:直到现在我们才开始事后诸葛亮。为什么没有人理解雪莉自杀前发出的信号？
这些讨论不能挽救一条生命，但是从反思中获得的经验可能会挽救下一个患抑郁症的助教。随着人工智能在医学领域的应用越来越多，人工智能技术逐渐被引入心理健康领域。我们已经可以用人工智能来帮助抑郁症患者了吗？哪些企业或研究机构正在这样做？根据世界卫生组织的估计，全世界每年约有80万人死于自杀，每40秒就有一人结束生命，给家人、朋友和社会带来永久的痛苦在许多国家，自杀已经成为年轻人死亡的主要原因，超过一半的死者患有抑郁症。更严重的问题是越来越多的人患有抑郁症。世界上约有3亿人患有抑郁症，占总人口的4.4%。尤其是从2005年到2015年，抑郁症患者人数增加了18%，这也使抑郁症成为世界第四大疾病。在中国，情况同样严重。来自2018年世界卫生组织报告的数据显示，中国有超过5400万人患有抑郁症，占全国人口的4.2%。
同时，精神科医生和心理学家的供应不足。此外，由于精神病治疗费用高，医疗保险覆盖面相对滞后，相当多的病人无法得到相应的治疗。据统计，全国地级以上医院抑郁症的识别率不到20%，现有患者中接受药物治疗的不到10%。不仅如此，在诊断前预测和诊断后随访环节中，现有医疗手段的缺失更为严重。
因此，学术界和工业界都把目光转向人工智能，期望它能够实现心理健康诊断和治疗。目前，致力于将人工智能和心理健康相结合的公司相对较少，但仍有许多场景有被开发的潜力。
从病人的角度来看，人工智能可以应用于情绪调节和自我测试例如，因百度前首席科学家吴恩达出任董事长而引起热烈讨论的医学人工智能公司Woebet开发了一款名为Woebet的治疗性聊天机器人，可以通过与抑郁症患者聊天来帮助寻求帮助的人，并鼓励对话者积极应对挑战。例如，当一个朋友忘记了你的生日，你向沃尔波特吐露说，“每个人都不把我放在心上，”沃尔波特可能会回答，“你陷入了一种极端消极的自我对话思维，这种思维被称为黑色或白色，扭曲了现实世界。”事实上，你有好朋友，人们也会把你放在心上。只是一个朋友忘记了你的生日“
EmoSPARK切入智能家居的外观，通过摄像头捕捉用户的面部表情变化，通过连接手机等终端设备分析用户输入的内容，从而判断用户的情绪状态，推出能够调节情绪的音乐和视频从心理学家/精神病学家的角度来看，人工智能可以应用于精神疾病的预测、诊断、治疗和监测
斯坦福大学的李菲菲研究小组发表了相关论文，建议使用语音识别、计算机视觉和自然语言处理技术，通过面部表情和语言诊断方法来测量一个人是否患有抑郁症以及抑郁症症状的严重程度
9年国际商用机器公司研究小组指出，有精神疾病风险的人在通过机器学习分析精神疾病记录时很少使用连贯的句子和所有格代词。这些发现可以用来预测精神疾病的发作。
在中国人民大学，由卢志武博士领导的机器学习研究团队开发了人工智能心脏病专家系统，该系统可以分析短视频进行心理健康分析、五重人格测试等。
家中国企业正在做什么尝试？
打开中国人工智能企业的画卷，我们可以看到有数百家人工智能医疗企业，但关注人工智能心理健康的企业要小得多。
王力科技是一家初创的人工智能心理健康技术公司与传统的讯问模式不同，王力科技主要利用人工智能技术对客观生理数据进行评估和判断，从而对成瘾、抑郁等心理问题进行诊断
具体来说，王力技术的人工智能抑郁症评估系统使用从脑电图、眼动、皮肤电等信息中收集的生理数据来客观地评估抑郁症通过复杂的数据操作，该系统可以找到一个能有效区分抑郁症患者和健康人的计算机模型。
王力科技公司的创始人戴笠认为，除了患者的自我描述之外，脑电图、心率、皮肤电信号和患者面部表情的变化也会带来个体精神疾病和认知问题这有助于改善过去精神病医生的主观诊断。
通过与北京大学第六医院的科研合作，王力科技抑郁辅助诊断与评价的分类准确率达到81%据报道，未来该系统将扩展到自闭症、精神分裂症、老年痴呆症、暴力倾向等问题的研究和产品开发。王力技术公司还在上述系统的基础上开发了自杀风险评估系统。本产品应用于囚犯的心理管理，帮助狱警了解和管理囚犯的心理健康状况，达到防止囚犯自杀的目的。该产品在教育和医疗领域也有应用潜力。除了直接使用人工智能诊断精神疾病外，该行业还探索了诊断和治疗的其他方面。
以上海精神卫生中心的实践为例，将医学人工智能预会诊机器人“精细中小助手”应用于预会诊过程“中小型助理”是心理咨询门诊智能系统建设的一部分。它安装在微信小程序上，利用患者的等待时间来评估患者的症状并生成报告，从而增强医生的权能，使他们能够更快、更全面地了解患者。
据了解，这个机器人是由中美“杂交”企业舒富开发的，可以通过智能疾病管理系统帮助医院和医生工作。当病人在等医生时，扫描二维码进入一个小程序，可以和云中的小机器人进行对话。典型的面试前对话如下:
"检查抑郁水平”“在过去的两周里，你经常被下列问题困扰吗？很难集中精力做一些事情，比如看几天报纸或看几天电视。”“其他人反映出你行动或言语迟缓；或者相反，你比平时更活跃——坐立不安，无法停止“刚过半天”...
”现在，写病历对医生来说是一个常见的痛点。对于大医院的专家来说，他每天都很忙，并且花很多时间写病历。然而，对于农村基层医生来说，由于培训有限，他的病历不够规范。沈彬告诉艾未未，舒芙所开发的云机器人可以作为医生的助手，这可以节省医生的时间，帮助规范病历。借助人工智能算法，可以直接从对话中提取病历，大大减轻了医生的工作负担，也保证了患者档案的完整性和实时更新。
从病人的角度来看，在传统的场景中，病人经常要等三个小时，看三分钟的医生，这浪费了很多病人的时间，有时病人会感到不满意，由此导致很多医患纠纷。让病人在等候期间开始接受医院服务，将会提高病人的满意度。
从医生的角度来看，由于病人数量很大，每个病人只分配3-5分钟。有了一个小机器人助手，医生可以在有限的时间内对病人进行更有针对性的鉴别诊断和治疗。过去，面对医生时，有些病人会说很多，但不能说出要点。然而，小型机器人舒服能够根据诊断原理提取关键症状信息，并提交给医生，给医生的诊断带来了极大的方便。
值得注意的是，在我国也有非营利组织利用人工智能对抑郁症患者自杀进行危机干预荷兰阿姆斯特丹自由大学终身教授、首都医科大学脑保护高级中心抑郁症人工智能创新团队首席科学家、武汉科技大学大数据研究所副院长、杰出教授
发现微博上有很多自杀受害者的微博账户。自杀计划者经常在这些微博下留言，表达负面情绪，如“自杀”和“关于死亡”。这些微博已经成为发泄情绪的“树洞”。黄志胜研发了一种人工智能机器人，可以自动识别“树洞”下准备死亡的人，然后救援队志愿者可以去营救他们。黄志胜，
，说使用知识映射技术，人工智能机器人可以通过监控信息来分析一个人的情绪几乎每个月，救援队都能拯救50条生命。一年内，救援队已经阻止了大约800起自杀事件。人工智能心理健康商业化为什么如此困难？
不难看出，我国参与人工智能心理健康领域的团队大多是中小型初创企业，企业数量少，产品的应用规模相对有限。学术界从未停止在这一领域的探索，但也面临商业化的难题。即使是在像国际商用机器公司和其他涉足这一领域的巨头这样更加关注心理健康的欧美国家之后，他们也没能大规模推广这项技术。这直接反映了人工智能心理健康商业化的难度
AI报告梳理了行业现状，发现困难主要集中在以下几个方面:
首先，以抑郁症为代表的大多数精神疾病病因不明，遗传因素、社会心理因素和质量因素可能与疾病的发病有关这个行业有一个经典的类比:人类目前对大脑的认知水平就像晚上在足球场的角落里点燃一支蜡烛。这生动地说明了当前人类认知的困境，而依赖于人类输入来判断的人工智能自然受到这种困境的影响。那么，人工智能可以通过自学来研究吗？这涉及到另一个问题，即人工智能的黑盒问题。人工智能从输入数据、模型和结构中获得结果，并自行学习，这一过程超出了人类的理解，可能带来未知的风险。然而，医学对不确定性的容忍度很低，因为它与人类健康直接相关，在精神健康领域也是如此。其次，企业探索的一些诊断和治疗方法受到质疑。其中，通过情感识别来监控情感和区分心理状态的实践受到最多的质疑。在国际上，微软、谷歌、IBM、亚马逊和其他公司已经开发了情感识别算法。IBM还开发了基于深入学习的诊断工具。在中国，计算机识别独角兽如阿里等巨人、尚堂科技和从云科技也有类似的应用，但目前还没有用于医院诊断和治疗领域。研究证明，这些公司没有将技术投入诊断和治疗市场，或者与以下原因有关在一个高速的社会里，受过训练的人不会把他们的情绪鲜明地写在脸上。特别是，一些抑郁的病人可以和外面的侃侃人交谈，通常只有独自一人时才会微笑并表现出抑郁。他们被称为“微笑抑郁症患者”更难看清他们外表背后的疾病。
为了探索情感识别算法与真实情感之间的相关性，美国心理科学协会委托该领域的五位杰出科学家收集数据并做出科学证明。最后，五位科学家提交的论文表明，情绪有多种表达方式。很难从一系列简单的面部动作中可靠地推断出一个人的感受。没有确凿的科学证据来证明表情和情绪之间的直接关联。该论文的作者之一、马萨诸塞州东北大学的心理学教授莉萨·费尔德曼·巴雷特公开表示:“公司可以说他们想要什么，但数据是真实的。”他们能察觉愤怒的脸，但这不同于察觉愤怒的情绪。
9巴雷特也以皱眉为例来说明他的观点:“数据显示，当人们生气时，他们皱眉的时间平均不到30%。”因此，皱眉不等于愤怒，而是愤怒的众多表现之一。这意味着人们在超过70%的时候不会皱眉头。更重要的是，如果他们不生气，他们通常会皱眉头。您确定要在此基础上做出决定吗？当你去法庭，在医院等待诊断，或者在机场通过安检时，你愿意让30%的概率“判断”你吗？“
再次，病人的接受也为人工智能的应用提出了一个测试。无论是心理咨询还是精神咨询，患者都需要对顾问/医生有充分的主观信任，并积极配合治疗。然而，目前人工智能心理测试的接受度普遍不高，这是由于心理测试中涉及到许多主观判断，如焦虑、情绪低落等人类医生有同情心，更有可能被病人视为“理解我的话”，而人工智能更有可能被视为“冰冷的机器”，难以获得信任。
总体而言，虽然人工智能心理健康市场空间巨大，但相关团队在应用实施之前还有很长的路要走。
