原標(biāo)題：沒(méi)有壓力的“壓力測(cè)試”：來(lái)看看LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何預(yù)測(cè)焦慮的

身為現(xiàn)代都市人，如果沒(méi)有一點(diǎn)“焦慮感”，簡(jiǎn)直都不好意思跟人打招呼。

什么，你竟然每天都樂(lè)觀積極正能量，是不是家里有礦？佛系生活，跟不思進(jìn)取有區(qū)別嗎？

適當(dāng)焦慮，確實(shí)有助于人們努力奮斗、實(shí)現(xiàn)自我，但長(zhǎng)時(shí)間地沉浸在焦慮之中，卻有可能導(dǎo)致身體的炎性，加快衰老進(jìn)程，更嚴(yán)重的，帶來(lái)抑郁癥和其他健康問(wèn)題就悲劇了。

那么，有沒(méi)有一個(gè)可以檢測(cè)焦慮值的“溫度計(jì)”，能讓人在該緊張的時(shí)候適度保持壓力，在健康臨界點(diǎn)及時(shí)提醒放松身心呢？

在5月的IEEE生物醫(yī)學(xué)和健康信息學(xué)國(guó)際會(huì)議(BHI)上，MIT的科學(xué)家利用LSTM（長(zhǎng)期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）來(lái)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)人的壓力水平。算法真的能幫助人類生活的“張弛有度”嗎？

LSTM：沒(méi)有壓力的壓力預(yù)測(cè)

面對(duì)情緒不佳的親友，我們（包括專業(yè)的心理咨詢師）往往都會(huì)建議或陪伴他們改變一下以往的生活方式，比如增加戶外運(yùn)動(dòng)、輔助睡眠等等。

但壓力的出現(xiàn)往往是一個(gè)復(fù)雜而動(dòng)態(tài)的過(guò)程，究竟什么時(shí)候需要去改變自己的行為，就需要準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)壓力值來(lái)提供支持了。

以往這個(gè)工作只能通過(guò)與心理醫(yī)生交流，做繁多而繁瑣的測(cè)試題等來(lái)完成，顯然，麻煩的流程和較高的費(fèi)用，簡(jiǎn)直是在解決問(wèn)題之前又創(chuàng)造了新的壓力，總會(huì)勸退不少人。能不能以一種不引人注意的、保護(hù)個(gè)人隱私的方式來(lái)收集相關(guān)數(shù)據(jù)呢？

麻省理工學(xué)院的媒體實(shí)驗(yàn)室就聯(lián)合NEC公司和三星電子，以可穿戴傳感器為媒介，借助機(jī)器學(xué)習(xí)的能力來(lái)幫助實(shí)現(xiàn)更合理的壓力測(cè)試。

首先，研究人員調(diào)查了美國(guó)142名大學(xué)生的數(shù)據(jù)，要求他們自行報(bào)告自己各項(xiàng)活動(dòng)的時(shí)間，以及持續(xù)的周期。比如睡眠、課外活動(dòng)、運(yùn)動(dòng)等等。有的還會(huì)被問(wèn)到睡前是否參與了一些活動(dòng)，攝入咖啡因、有積極或消極的社交行為等，在連續(xù)報(bào)告了8天之后，研究人員總共獲得了1231個(gè)序列的數(shù)據(jù)。

除了上述主觀數(shù)據(jù)之外，研究人員還在過(guò)程中引入了一系列客觀特征。

比如要求參與者佩戴一種AF-phtiva Q傳感器，可以每天24小時(shí)不間斷地測(cè)量與情緒和壓力有關(guān)的生理活動(dòng)特征，比如交感神經(jīng)活動(dòng)、體力活動(dòng)、睡眠模式、晝夜節(jié)律、應(yīng)激反應(yīng)等等。

另外，智能手機(jī)也起到了不容忽視的作用，當(dāng)然，不是那種敏感的數(shù)據(jù)。一方面，通過(guò)手機(jī)上的電話、SNS通訊時(shí)間、類型和持續(xù)長(zhǎng)度，以及屏幕打開(kāi)關(guān)閉的時(shí)間，研究人員就可以掌握到兩個(gè)關(guān)鍵信息：屏幕光線（可預(yù)測(cè)睡眠質(zhì)量），以及社會(huì)交流程度（與情緒復(fù)原能力有關(guān)）。

另外，手機(jī)應(yīng)用還能記錄參與者一天當(dāng)中的GPS信息，以及他們是在使用WiFi網(wǎng)絡(luò)還是蜂窩數(shù)據(jù)，這有助于研究人員了解參與者的總行程，以及在校園內(nèi)的時(shí)間量。而有研究表明，人的移動(dòng)模式與心理健康狀況密切相關(guān)。

在這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，科學(xué)家們建立了一個(gè)通用的實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，來(lái)對(duì)壓力進(jìn)行預(yù)測(cè)。

由于長(zhǎng)期短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）具有學(xué)習(xí)長(zhǎng)期行為的能力，可以很好地應(yīng)對(duì)序列學(xué)習(xí)上的梯度消失等問(wèn)題，基于深度學(xué)習(xí)框架keras和Python，實(shí)現(xiàn)了整個(gè)算法。

當(dāng)然，LSTM的價(jià)值也不是糊里糊涂就體現(xiàn)出來(lái)的。為了與其進(jìn)行比較，研究人員還使用了支持向量機(jī)SVM和邏輯回歸LR等方法，它們?cè)谝郧暗那榫w預(yù)測(cè)研究中都被廣泛證明擁有良好的效果。但由于不能直接利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)，它們還是敗給了帶有時(shí)間信息的LSTM預(yù)測(cè)模型。

經(jīng)過(guò)多天的循環(huán)驗(yàn)證，研究結(jié)果證明，只需要使用338個(gè)采集到的客觀特征，就能夠很好地預(yù)測(cè)出第二天的壓力水平。

再接再厲，研究人員又使用SVM、LR和LSTM三個(gè)模型同時(shí)預(yù)測(cè)1-7天的壓力狀況，數(shù)據(jù)顯示，時(shí)間越長(zhǎng)，LSTM的預(yù)測(cè)精度就越高。4天的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)效果比僅使用1天的數(shù)據(jù)要好得多。達(dá)到了83.6%的準(zhǔn)確率。

研究不僅發(fā)現(xiàn)了LSTM模型在實(shí)時(shí)壓力預(yù)測(cè)上的能力，而且還有力地證明，僅僅使用從可穿戴傳感器和智能手機(jī)中直接感受到的被動(dòng)數(shù)據(jù)，就可以完成高精度的預(yù)測(cè)任務(wù)，因此，人們既不需要特意參與調(diào)查，也不用擔(dān)心關(guān)鍵數(shù)據(jù)的暴露。對(duì)于繁忙的“社畜”和社恐的“肥宅”來(lái)說(shuō)，無(wú)疑很大程度上降低了他們參與心理健康介入的門(mén)檻。

利用AI干掉焦慮，有何特別之處？

有趣的是，AI曾是販賣技術(shù)焦慮的源泉，如今卻變成了治療焦慮的手段。那么在預(yù)防疾病這件事情上，到底能起到哪些作用呢？可以大概總結(jié)為三點(diǎn)：

1.數(shù)據(jù)化的指導(dǎo)工具。出于訓(xùn)練的需要，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型往往需要對(duì)體征或疾病的相關(guān)特征進(jìn)行數(shù)據(jù)量化，比如將壓力值轉(zhuǎn)化為玩手機(jī)的時(shí)長(zhǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)時(shí)間、飲食習(xí)慣等等，這些特征的數(shù)據(jù)化可以有效地幫助人類更好地理解焦慮等心理問(wèn)題的背后原因，為輔助治療或改善行動(dòng)提供明確的指導(dǎo)。

2.提高預(yù)測(cè)精度。在多模態(tài)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加入，能夠?qū)⒁恍撛跅l件和行為引入預(yù)測(cè)之中，發(fā)現(xiàn)不同要素之間的關(guān)聯(lián)，從而提升準(zhǔn)確率。此前北卡羅萊納大學(xué)教堂山分校的一個(gè)研究小組就發(fā)現(xiàn)，行為調(diào)查問(wèn)卷對(duì)早期自閉癥的診斷準(zhǔn)確率只有50％，而隨著在深度學(xué)習(xí)算法中引入大腦表面積、腦容量和性別(男孩比女孩更容易患自閉癥)，識(shí)別率能夠提升到80%。

3.推動(dòng)診療與腦科學(xué)、可穿戴、NLP等技術(shù)的進(jìn)步。對(duì)于一些亞健康疾病來(lái)說(shuō)，取得臨床數(shù)據(jù)并不是一件非常容易且必需的事情，而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入，則有助于借助一些腦科學(xué)及被動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)取得很好的預(yù)測(cè)效果，并且已經(jīng)有不少產(chǎn)品被研發(fā)出來(lái)。

為了幫助探測(cè)情緒變化，麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)和醫(yī)學(xué)工程與科學(xué)研究所(IMES)的研究人員還曾經(jīng)制造出一種可穿戴式AI系統(tǒng)，可以根據(jù)人講話方式和生命體征來(lái)判斷說(shuō)話者情緒是好是壞。在說(shuō)話過(guò)程中系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)對(duì)音頻、視頻文本進(jìn)行轉(zhuǎn)錄分析，并為情緒打出分?jǐn)?shù)，準(zhǔn)確率可以達(dá)到83%。

斯坦福大學(xué)的心理學(xué)家和人工智能專家則在一年的測(cè)試和收集臨床數(shù)據(jù)后，創(chuàng)建了一個(gè)個(gè)性化的聊天機(jī)器人，進(jìn)行交流和心情管理。

顯而易見(jiàn)，讓AI心理模型變得可靠易用這一過(guò)程，直接或間接地加速了許多關(guān)聯(lián)技術(shù)的創(chuàng)新進(jìn)程。

AI并非靈藥：焦慮需要一張綜合處方簽

當(dāng)然也不難看出，如今AI在焦慮等亞健康心理問(wèn)題上的應(yīng)用，只是停留在數(shù)據(jù)收集、預(yù)測(cè)建議的淺干預(yù)階段，并不是一味百試百靈的“藥丸”。

這里或許可以發(fā)現(xiàn)一些AI在深入醫(yī)療領(lǐng)域過(guò)程中的重點(diǎn)難點(diǎn)：

首先，是過(guò)于龐大的數(shù)據(jù)成本。

要讓AI模型真正在診療階段發(fā)揮實(shí)際價(jià)值，實(shí)現(xiàn)節(jié)省醫(yī)生資源的目的，精準(zhǔn)的語(yǔ)義分析依賴于龐大的知識(shí)庫(kù)體系。正如MIT的研究人員為了分辨哪些特征之于焦慮情緒有實(shí)際意義，采集了數(shù)百種特征、進(jìn)行了1000多次迭代。而想要讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)更高難度、更具專業(yè)型的醫(yī)療技能，必然會(huì)遭遇龐大的數(shù)據(jù)、處理架構(gòu)和性能需求，這并不是一件容易實(shí)現(xiàn)的事。

另外，許多疾病本身數(shù)據(jù)邊界模糊、自動(dòng)化決策不足，直接影響到AI智能診療的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確率。

西醫(yī)推崇多輪臨床實(shí)驗(yàn)的“循證醫(yī)學(xué)”，中醫(yī)講究“望聞問(wèn)切”之道，說(shuō)明人類在認(rèn)知疾病上還存在比較大的局限性，需要將各種數(shù)據(jù)特征進(jìn)行拼接組合、反復(fù)驗(yàn)證，結(jié)合醫(yī)生個(gè)體經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷。

知識(shí)和數(shù)據(jù)邊界不夠清晰、總是在做問(wèn)答題而不是選擇題，這樣的任務(wù)對(duì)AI系統(tǒng)來(lái)說(shuō)還是比較大的挑戰(zhàn)，達(dá)到治療級(jí)別更是遙遙無(wú)期。

智能診療 “領(lǐng)頭羊”IBM Watso前不久宣布削減了自家的AI新藥研發(fā)計(jì)劃，多年來(lái)大多醫(yī)療保健計(jì)劃也是“雷聲大雨點(diǎn)小”，發(fā)展緩慢的關(guān)鍵原因之一，或許也在于此。

從這個(gè)角度看，這道名叫“AI”的處方似乎和安慰劑的效果類似，只能錦上添花，無(wú)法雪中送炭。想要真正在人生列車上快樂(lè)地前行，改變制造焦慮的生活方式，最需要的“藥丸”，其實(shí)還是與一個(gè)摯愛(ài)你且充滿生命活力的伙伴，建立長(zhǎng)久而深刻的聯(lián)系。

從對(duì)方的尊重和無(wú)條件接納中汲取能量，如此才能真正打破現(xiàn)實(shí)世界中那些無(wú)窮無(wú)盡的物質(zhì)欲望和無(wú)邊無(wú)際的佛系頹喪所帶來(lái)的循環(huán)。

很多人可能會(huì)說(shuō)，我要是有這樣的小伙伴，怎么可能還會(huì)焦慮/抑郁/不開(kāi)心呢？有道理。仔細(xì)想了想，這個(gè)任務(wù)“AI”未來(lái)好像也可以勝任嘛！讓我們一起努力鍛煉身體，爭(zhēng)取活到AI擁有“情感”的那一天吧！

生成海報(bào)

免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來(lái)自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí)，并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁(yè)或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書(shū)面權(quán)利通知或不實(shí)情況說(shuō)明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開(kāi)相關(guān)鏈接。