2019年，21岁的中国学生李凡在个人微博留言后服药自杀。经追查，该学生患有抑郁症，当时是南京某高校大二学生。在欠下数笔网贷并遭遇感情问题后，他开始休学宅在家中，暗自决定轻生。虽然此前他没有将这个决定告诉任何人，但在8000多公里外的荷兰首都阿姆斯特丹，一个代号为“002号树洞机器人”的程序很快检测到了李凡的帖子。一场围绕他展开的救援行动，来自全国各地的几位志愿者在网上成立了救援队。发现李凡可能陷入昏迷后，志愿者及时联系了民警，最终将李凡抢救出来送往医院。李凡的故事看似惊心动魄，却是这个名为“树洞救援队”的网络组织的日常。这是一个由来自中国各地的近600名志愿者组成的庞大网络。其创始人是荷兰阿姆斯特丹自由大学人工智能学者黄智胜。人工智能程序会自动将捕获的在线消息分为十个级别。按照紧急程度，十级为最高级别，表示正在实施自杀，随后的九级则表示有明确计划的自杀未遂。“最高级别意味着生命危在旦夕，生命高于一切。但如果不是那么紧急，我们不会继续搜索信息或采取行动保护有关人员的隐私。”黄智胜说道。黄智胜说，创立“树洞救援队”的初衷是因为发现身边越来越多的人容易患上抑郁症，所以在2018年，他创立了这个节目，寻找需要帮助的人在公共社交媒体上。人们。在过去的一年半时间里，“树洞救援队”通过黄教授开发的机器人程序，与其他志愿者合作，阻止了近千起自杀事件，拯救了700多名自杀者。“我觉得不用再犹豫了，再过一天就是生命的数目，”黄智胜在接受采访时说。“现在每周大约可以拯救十个人。”“树洞救援队”统计显示，有自杀念头的人群主要集中在16-26岁年龄段，树洞留言高峰期为上午10点至凌晨2点，男女比例为大约1:3。据《中国青年报》报道，大学生抑郁症的发病率呈逐年上升趋势。2019年6月，据世界卫生组织估计，全球有超过3亿人患有抑郁症，约占全球人口的4.3%。其中，中国有5400万患者，相当于100人中至少有3名抑郁症患者。预计到2030年，抑郁症将位居全球疾病负担之首。面对日益严重的现代心理问题，除了黄智生和“树洞救援队”这样的志愿者，越来越多的组织开始尝试用科技和人工智能为抑郁症患者寻求庇护。时间就是生命！用算法缩短儿童抑郁时间在抑郁人群中，儿童可能是一个比较特殊的存在。据统计，大多数自闭症儿童的父母都是在孩子出生后1至3年才发现孩子的变化。在美国，中位年龄为4.3岁。然而，大量研究表明，在症状完全显现之前进行早期干预，可以降低ASD的严重程度，改善儿童的大脑和行为发育。有没有办法缩短儿童出现症状和诊断之间的时间间隔？最近，一家总部位于加利福尼亚的公司推出了Cognoa，这是一种针对自闭症谱系障碍(ASD)的新型诊断工具，它使用人工智能技术在出现症状后数周内做出ASD诊断，速度远快于当前标准。贝勒医学院自闭症临床研究员兼德克萨斯儿童医院自闭症研究中心副主任RobinGoin-Kochel表示，Cognoa的方法是“创新的”，该领域需要一种方法来“最大限度地减少对发展或时间的影响”在首先关注行为和最终诊断ASD之间”。Cognoa的技术来自斯坦福大学医学院儿科学副教授DennisWall的实验室。“我希望客观地提出一个问题：我们能否在不损失准确性的情况下降低自闭症诊断过程的复杂性？”通过将电子病历数据输入一组算法，Wall的团队能够区分ASD诊断的核心特征，包括社会和情感特征，例如对他人微笑的反应、对物体的共同关注、创造力和想象力。该团队的ASD诊断程序通过三个模块获取这些诊断证据：家长调查、家庭录像和临床医生问卷。Cognoa首席执行官DavidHappel解释了该工具的工作原理：当父母向家庭儿科医生表达担忧时，或者如果孩子未通过ASD筛查问卷，儿科医生将向父母提供访问Cognoa应用程序的代码。一旦进入应用程序，父母就他们孩子的行为方式回答一份15分钟的问卷，上传两个孩子的家庭视频（长度为1-2分钟），并捕捉孩子在自然环境中的行为。这些视频会发送给经过培训的Cognoa专业人员，由他们审阅并回答问题。这些答案连同父母的回答和儿科医生填写的简短问卷一起输入Cognoa的人工智能，然后算法将结果发送给儿科医生，由儿科医生做出诊断。该工具的算法根据来自不同性别、种族和民族背景的数百个真实案例的数据进行训练，“已被证明不仅可以加快诊断时间，而且可以消除当前系统中固有的许多偏见，”Happel说。.今天的标准ASD诊断工具基于年轻白人男孩的健康数据，不能很好地识别非白人背景的女孩和儿童，导致这些人群的诊断延迟。最近，该公司在美国14个地点完成了一项关键的双盲临床试验。报告称，该试验涉及425名年龄在18至72个月之间的儿童，他们的父母或医生对他们的发育表示担忧，但之前没有接受过ASD评估。每个孩子都接受了两次评估：一次使用Cognoa的工具，一次由专家根据DSM-5标准进行评估，并由另一位专家确认诊断。关键试验的结果尚未公布，因此尚无具体数据可供报告。但该公司表示，该试验“已经超过了FDA商定的目标基准”，并且性别和种族准确。此外，该研究是在2019年7月至2020年5月期间进行的，因为在今年春季的大流行期间，一些儿童通过远程医疗进行了远程评估。该工具在远程管理方面也同样有效。该公司计划在未来几个月内提交完整的研究以供发表，并在不久后正式提交给FDA。如果获得批准，Cognoa将成为自闭症谱系障碍的首个诊断工具。李飞飞团队研发出AI诊断抑郁症，准确率高达83.3%，不仅针对儿童，对于整个抑郁症人群，我们都应该引起足够的重视。2018年，李飞飞的团队开发了一款可以诊断抑郁症的AI。据介绍，这款AI主要结合语音识别、计算机视觉和自然语言处理技术，通过面部表情和声音来诊断一个人是否患有抑郁症。根据实验结果，AI系统诊断抑郁症的准确率达到了83.3%。不仅如此，该模型还可以部署在手机上，让更多人进行诊断。在具体诊断方面，该模型主要判断以下因素：患者的语气是否单调，完全没有任何起伏；说话音量是否比较小；说话时手势是否不正常；病人是否总是低头等等。该模型的训练主要使用DAIC-WOZ数据，包括142名患者的健康问卷评分和189次临床访谈，共计50小时的数据。整个模型由两部分组成。第一部分是句子级嵌入（Sentence-LevelEmbeddings），即整个句子的多模态嵌入，可以捕获更长期的声音、视觉和语音元素。第二部分是因果卷积网络（C-CNN，CausalConvolutionalNetworks）。之所以使用卷积网络，主要是因为抑郁症患者说话时，不同词之间的停顿时间会更长，因此整个句子的音视频会更长。在处理如此长的句子时，因果卷积网络比递归神经网络更强。值得一提的是，该研究成果还入选了NIPSNeurIPS2018MachineLearningforHealthcare(ML4H)Workshop。陪伴仍然是一个问题因抑郁症而自杀的情况并不少见。这一年，日本影星三浦春马和竹内佑子都选择了结束自己的生命。不少日媒猜测，两人都是因为抑郁症才做出这样的选择。正如开篇提到的“树洞救援队”的救援队员所说，在救出自杀的抑郁症患者后，他们还面临着另一个更大的问题，那就是陪伴。“我现在的大部分时间都被这些树洞宝宝（指被救出的人）占据了，有时候我很累。”“树洞救援队”一名工作人员说，他目前还和8名获救人员保持着联系。长期的聊天关系，“他们给我留言，表达他们的困惑，我通常看到后立即回复。”除了线上陪伴，部分队员还尝试帮助获救者解决实际困难。例如，一位人工智能学者曾帮助一名社交恐惧症患者找到一份数据标注工作。李凡说，虽然救援队很努力，但大多数时候只能解决突发事件。这时候，自己的努力和亲人的理解就更重要了。据另一名工作人员介绍，一些患者在获救后“一天比一天好”，甚至准备回学校上学，却在一个周末突然吞药自杀，生命戛然而止。“直到现在我才知道原因。周五她还在和我聊她微信上的新头像，”她说。“对于一个和我在一起这么久的人来说，突然离开是一个很大的打击。”“就像鲁迅说的，人的悲喜是不相通的，还是要自己走出来。”李凡说道。
