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毒瘾评估?用AI翻译“不说谎”的生理信号

2018-07-10 10:46 来源:科技日报 本报记者 张盖伦

  近日,在关于国际禁毒日的一篇报道中,出现了“AI戒毒瘾”的说法。但文章着墨不多,只说北京的强制性戒毒所已将人工智能运用于戒毒领域,大数据交互信息为提升戒毒人员的心理健康提供了科技支撑。

  AI和戒毒怎么扯上关系了?其实,更准确来说,是用AI来进行毒瘾渴求度评估。为北京提供这项服务的,是成立不到两年的望里科技,他们希望用技术手段探索和学习人类的内心与大脑。人说出口的话可以经过修饰,但是脑电反应等生理信号却很忠实。他们要做的,是破译这些复杂信号构筑成的密码。

  毒瘾评估,只是人工智能与心理认知结合的多项可能应用中的一种。

  从生理信号中找规律

  毒瘾评估,就是要了解成瘾者在想什么。要炼成“读心术”,可以从脑电等生理信号中的特异性标记中找答案。

  传统的毒瘾评估主要靠询问。

  2015年,江苏禁毒网上刊登了一篇文章,详尽描述了强制隔离诊断评估实践中的主要困难。比如戒毒人员矫治积极性不高,诊断评估体系标准化程度较低,各家评估的内容、方法和标准千差万别,而实际操作中许多测评指标更是难以客观量化。

  “戒毒人员未必对你讲真话,你不清楚他究竟处在怎样的状态,怎么进行诊断和矫正?”望里科技CEO李岱介绍,他们采用的方法,是采集戒毒人员那些没法撒谎的数据——脑电、心率和皮电信号,用生物指标辅助或替代主观询问。

  具体来说,每名戒毒者的数据采集时间约为15分钟。他们会戴上虚拟现实头盔,进入一个有吸毒诱惑的场景,比如纸醉金迷的KTV,比如有同伴拿着吸食冰毒的器具在旁怂恿。

  给烟瘾者一杯水,他可能内心毫无波动;但给烟瘾者一支烟,他大脑特定区域的活动可能会显著增高。你是否渴望,是否享受,程度如何,都可以从生理信号中一窥端倪。

  听起来简单,但采集到的数据会非常多。“和心电图一样,你能看到各种各样的波形。”

  Peter是望里科技在硅谷的技术人员。他告诉科技日报记者,靠人从这些数据中找规律很难,但机器学习擅长的,恰恰就是从大量数据中提取客观指标,找到规律。

  据望里科技介绍,基于生理大数据的人工智能毒瘾渴求评估系统已在全国各省、市强制隔离戒毒所对冰毒戒毒人员进行了大规模的评估施测。目前已有1000多名甲基苯丙胺(冰毒)成瘾者和600多名正常对照组,以此为基础自建的机器学习分类模型已具有较好的预测效果,对戒毒人员毒瘾渴求状态有87%的判断准确率。

  系统会为戒毒者的毒瘾渴求度打分。100分代表着极度渴求,这意味着,如果戒毒者暴露在毒品环境中,他有极高概率想吸。

  这些分数,都是给强制戒毒所提供的参考性数据。

  打开精神科领域的“黑匣子”

  要做到准确评估,需要数据,但更需要的是具有信度和效度的数据,于是,它也就需要一个合理、严谨但又不复杂的实验设计。

  李岱强调,他们是个跨学科的科研团队。懂心理认知,也懂人工智能,是团队的一大优势。将脑科学、神经科学和人工智能结合在一起,“背后是大量的研发和试错”。

  除了做毒瘾渴求度评估,他们也在用类似的方法,做焦虑情绪评估与干预系统,做抑郁辅助诊断系统等。

  “精神科领域像是个黑匣子。”李岱坦言。大部分生理疾病都有客观生物指标,但心理疾病则主要依赖主观量表。四川大学华西医院李静教授在之前召开的一次学术会议上,对将人工智能引入精神科领域给予了肯定:“人们常说‘邮差的腿、精神科大夫的嘴’,意思是大夫是靠嘴挣钱的。所以,我们也需要一些客观的生物学指标,这样一项人工智能技术是非常值得期待的。”

  Peter说,人工智能进入心理疾病诊断领域是顺理成章,在治疗方面,它也能进一步发挥作用。

  对精神科大夫来说,给病人开什么药,常常靠的是经验。不同医生有自己习惯性的药物组合,但同样的药物,放在患有同样疾病的不同人身上,疗效就是不一样。所以医生往往需要试药。患者服用某种药物一段时间之后,可能需要再度去往医院,由医生评估要不要换药,怎么换。但这个评估,同样也靠的是医生问、患者答,类似疾病的诊疗过程缺乏客观的、具有特异性敏感性的公认指标。

  李岱说,行业从业者都知道传统诊断和治疗手段的局限性,因此,业内人士也渴望新技术。

  Peter表示,用强化学习的方法,是可以让人工智能找到最优治疗方案的。

  这个道理和训练机器下围棋、打游戏一样。在围棋中,机器的最终目标是取胜;在治疗方案的选择中,机器的最终目标是改善病人精神状态。经过训练,假以时日,机器能够帮忙,让最优治疗方案“浮出水面”。

  “我们无意做替代者,只想给这个传统行业带来一些新东西,用技术手段辅助医生问诊。”李岱说,人工智能是对医生的解放,他们可以把更多精力放在治疗方案的拟定上。

(责任编辑:王蔚)

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