沒有壓力的“壓力測試”：來看看LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何預(yù)測焦慮的

原標(biāo)題：沒有壓力的“壓力測試”：來看看LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何預(yù)測焦慮的

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

什么，你竟然每天都樂觀積極正能量，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，確實有助于人們努力奮斗、實現(xiàn)自我，但長時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，帶來抑郁癥和其他健康問題就悲劇了。

那么，有沒有一個可以檢測焦慮值的“溫度計”，能讓人在該緊張的時候適度保持壓力，在健康臨界點及時提醒放松身心呢？

在5月的IEEE生物醫(yī)學(xué)和健康信息學(xué)國際會議(BHI)上，MIT的科學(xué)家利用LSTM（長期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）來準(zhǔn)確預(yù)測人的壓力水平。算法真的能幫助人類生活的“張弛有度”嗎？

LSTM：沒有壓力的壓力預(yù)測

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

但壓力的出現(xiàn)往往是一個復(fù)雜而動態(tài)的過程，究竟什么時候需要去改變自己的行為，就需要準(zhǔn)確地預(yù)測壓力值來提供支持了。

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

麻省理工學(xué)院的媒體實驗室就聯(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)的能力來幫助實現(xiàn)更合理的壓力測試。

首先，研究人員調(diào)查了美國142名大學(xué)生的數(shù)據(jù)，要求他們自行報告自己各項活動的時間，以及持續(xù)的周期。比如睡眠、課外活動、運動等等。有的還會被問到睡前是否參與了一些活動，攝入咖啡因、有積極或消極的社交行為等，在連續(xù)報告了8天之后，研究人員總共獲得了1231個序列的數(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小時不間斷地測量與情緒和壓力有關(guān)的生理活動特征，比如交感神經(jīng)活動、體力活動、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，通過手機(jī)上的電話、SNS通訊時間、類型和持續(xù)長度，以及屏幕打開關(guān)閉的時間，研究人員就可以掌握到兩個關(guān)鍵信息：屏幕光線（可預(yù)測睡眠質(zhì)量），以及社會交流程度（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)的時間量。而有研究表明，人的移動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)家們建立了一個通用的實時機(jī)器學(xué)習(xí)模型，來對壓力進(jìn)行預(yù)測。

由于長期短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）具有學(xué)習(xí)長期行為的能力，可以很好地應(yīng)對序列學(xué)習(xí)上的梯度消失等問題，基于深度學(xué)習(xí)框架keras和Python，實現(xiàn)了整個算法。

當(dāng)然，LSTM的價值也不是糊里糊涂就體現(xiàn)出來的。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，它們在以前的情緒預(yù)測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間序列數(shù)據(jù)，它們還是敗給了帶有時間信息的LSTM預(yù)測模型。

經(jīng)過多天的循環(huán)驗證，研究結(jié)果證明，只需要使用338個采集到的客觀特征，就能夠很好地預(yù)測出第二天的壓力水平。

再接再厲，研究人員又使用SVM、LR和LSTM三個模型同時預(yù)測1-7天的壓力狀況，數(shù)據(jù)顯示，時間越長，LSTM的預(yù)測精度就越高。4天的數(shù)據(jù)預(yù)測效果比僅使用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模型在實時壓力預(yù)測上的能力，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數(shù)據(jù)，就可以完成高精度的預(yù)測任務(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。對于繁忙的“社畜”和社恐的“肥宅”來說，無疑很大程度上降低了他們參與心理健康介入的門檻。

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：

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)的時長、社交網(wǎng)絡(luò)時間、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題的背后原因，為輔助治療或改善行動提供明確的指導(dǎo)。

2.提高預(yù)測精度。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)教堂山分校的一個研究小組就發(fā)現(xiàn)，行為調(diào)查問卷對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)，識別率能夠提升到80%。

3.推動診療與腦科學(xué)、可穿戴、NLP等技術(shù)的進(jìn)步。對于一些亞健康疾病來說，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)及被動數(shù)據(jù)來取得很好的預(yù)測效果，并且已經(jīng)有不少產(chǎn)品被研發(fā)出來。

為了幫助探測情緒變化，麻省理工學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與人工智能實驗室(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判斷說話者情緒是好是壞。在說話過程中系統(tǒng)會自動對音頻、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試和收集臨床數(shù)據(jù)后，創(chuàng)建了一個個性化的聊天機(jī)器人，進(jìn)行交流和心情管理。

顯而易見，讓AI心理模型變得可靠易用這一過程，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題上的應(yīng)用，只是停留在數(shù)據(jù)收集、預(yù)測建議的淺干預(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)域過程中的重點難點：

首先，是過于龐大的數(shù)據(jù)成本。

要讓AI模型真正在診療階段發(fā)揮實際價值，實現(xiàn)節(jié)省醫(yī)生資源的目的，精準(zhǔn)的語義分析依賴于龐大的知識庫體系。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現(xiàn)的事。

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

西醫(yī)推崇多輪臨床實驗的“循證醫(yī)學(xué)”，中醫(yī)講究“望聞問切”之道，說明人類在認(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)驗證，結(jié)合醫(yī)生個體經(jīng)驗進(jìn)行判斷。

知識和數(shù)據(jù)邊界不夠清晰、總是在做問答題而不是選擇題，這樣的任務(wù)對AI系統(tǒng)來說還是比較大的挑戰(zhàn)，達(dá)到治療級別更是遙遙無期。

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)計劃，多年來大多醫(yī)療保健計劃也是“雷聲大雨點小”，發(fā)展緩慢的關(guān)鍵原因之一，或許也在于此。

從這個角度看，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，無法雪中送炭。想要真正在人生列車上快樂地前行，改變制造焦慮的生活方式，最需要的“藥丸”，其實還是與一個摯愛你且充滿生命活力的伙伴，建立長久而深刻的聯(lián)系。

從對方的尊重和無條件接納中汲取能量，如此才能真正打破現(xiàn)實世界中那些無窮無盡的物質(zhì)欲望和無邊無際的佛系頹喪所帶來的循環(huán)。

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

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