【趋势】人工智能+精神健康医疗的五大应用场景

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　　作者最近通过公开渠道和非公开渠道，梳理了海内外70多家医疗类人工智能公司的信息，这些公司分布在北美、英国、欧洲、以色列、印度、新加坡、韩国和中国。我们把这70多家公司进行了分类，总共分为10类，包括（1）洞察/风险管理、（2）急诊室和医院监护、（3）生物技术、（4）健康与生活方式管理、（5）营养学、（6）可穿戴设备、（7）虚拟护理助手、（8）药物挖掘、（9）医学影像 和(10)精神健康。目前看来，人工智能与精神健康结合的初创公司，无论是从项目数量还是融资额而言，都较为小众。但我们相信，这里隐藏着巨大的投资机会。

　　我们把精神健康加人工智能按照视角分为三大类。第一类是普通人的视角，即人工智能帮助用户进行情绪调节。第二类是心理医生和精神病医生的视角，涉及人工智能对精神疾病的预测、诊断治疗和监控。第三个视角是神经内科医师的视角，主要是用人工智能智能预测一些神经内科疾病，例如阿尔兹海默症。

　　首先来看第一个场景。EmoSPARK 是一款家居应用的轻量级产品，它包含一个立方体播放器和360度可转动的摄像头，并且可连接用户的iPhone 等设备。一方面用摄像头持续捕捉用户的面部表情变化，一方面分析用户在手机等终端设备输入的信息。人工智能通过人脸识别、语音识别和语音识别，分析用户的情绪，并推送可调节情绪和音乐和视频。

 

　　除了初创企业，苹果这样的巨头可能也对用人工智能调节用户情绪感兴趣。今年1月份，苹果收购了人工智能初创公司Emotient ，后者擅长用人脸识别分析用户情绪，他们把人情绪分为七大类，实时监测，然后得出一个加权值。未来，苹果有可能推出一款类似亚马逊Echo 的产品，以占领智能家居的入口。要说问题，自然也存在，比如用户隐私。就我个人而言，有个360度的摄像头实时采集我的面部表情，还试图揣测我的情绪，想想就很可怕。

　　第二个场景是利用人工智能预测精神疾病。去年的《Telemedicine and e-Health》上出现了一篇论文，关于机器学习预测产后抑郁症。3位作者从7所西班牙医院中收集了大量的产妇数据，目的是：（1）建立一套产后抑郁的风险分层模型，（2）开发一款APP ，目标用户是渴望了解自身情绪的产妇。有意思的是，目前我们还没有看到用人工智能预测产后抑郁的初创公司。这可能和市场规模有关，我们预测中国每年的产后抑郁症患者在120万到620万，市场规模在十亿元人民币的数量级。对投资机构而言，池子可能太小了。对心理咨询机构而言，则缺乏获客渠道。目前我们也接触了不少母婴护理机构，他们对将产后抑郁整合到自己的服务体系中有浓厚的兴趣，也乐意和专业的心理咨询机构以及人工智能技术团队合作。这里有个有趣的点儿，是关于婆媳关系的。很多欧洲的产后抑郁研究中并不涉及婆媳关系，这和文化传统有关。在整个受儒家文化影响的东亚地区，婆媳关系在家庭生活中的权重都蛮大，这一点不该忽视。

　　图中两张照片分别拍摄于叙利亚和伊拉克。我们知道，难民和士兵都是PTSD（创伤后应激障碍）高发人群。但过去对这两个人群的心理干预，无论是人员还是技术，都较受限制。2013年我在埃及做项目，正好遇上穆兄会和埃及军政府的对抗。现在想来，那种场景即不利于心理工作者开展工作，也无法有效保证他们的人身安全。

　　人工智能在这个领域可以有所作为。南加州大学已经推出了一款AI 心理治疗师，它有拟人化的形象，有面部表情，有肢体语言。AI 会分析受访士兵的面部表情变化，以及士兵的语义和语音，再结合问卷调查，诊断其是否存在PTSD 症状。士兵对AI 心理治疗的配合程度高于平均水平，其中一个原因是，军队文化崇尚作风强硬，很多士兵不愿意向心理医生坦露自己柔软和脆弱的一面，但当其知晓为自己治疗的是AI,则会放松很多。硅谷一家叫x2ai 的初创公司也推出了针对叙利亚难民的AI 心理咨询师，已经在土耳其的难民营中试用。功能相对简陋，目前只能做阿拉伯语的语义识别。

　　那么人工智能诊断PTSD 在中国能有哪些应用呢？我们分了四大类，分别是军事行动、自然灾害、人为事故和性侵案件。先说军事行动，和平时期军队中PTSD 的概率不到1%，而一旦发生军事行动，概率急剧上升。以烟台11.24海难救援为例，一个月内军中PTSD 的概率上升到17%以上。然后是自然灾害，比如目前湖北和安徽的洪涝灾害。更不用提中国每年大量的严重车祸、火灾和爆炸。最后一个是性侵案件。我们预测，中国每年患PTSD 的性侵案件受害者至少有15000人。当然，必须指出，这个数据其实是被严重低估的，因为我们的数据是根据公安部门立案的数量推算的。由于大量的性侵案件是熟人作案，加上耻感文化的影响，很多受害人没有报案。

    在这一页，我们花一分钟简单讨论一下支付方的问题。在过去两年的数字医疗大潮中，初创公司的盈利模式迟迟没有解决。中国的医疗系统和美国的医疗系统有较大的差异，中国目前社保一支独大，商业保险处于刚起步的阶段，这就决定了中国的数字医疗企业很难单纯移植美国的模式。我们见识了中国形形色色的盈利模式，ToB、ToC、ToBAT、To保险、To药企等等，但更多的还是ToVC，这肯定不是好的模式。我们认为，有一个支付方长期以来被忽视了，那就是军方。在美国、英国和以色列，军方长期以来都是医药创新、医疗器械创新、医疗服务创新的买单方之一。在美国，国防部下属的国防高级研究计划局长期资助一些研究性的医疗项目；在以色列，有些医疗类的初创公司就是从国防部下属的孵化器里走出来的。中国目前的情况是，军事行动的频率近年来显著增加，军费开支逐年上涨，军队的现代化也在实施当中。军队的现代化包括了军事人员后勤保障的现代化，心理干预会扮演重要的角色，而人工智能大有可为。

　　这个场景讲的是用人工智能监控精神疾病，方式是通过患者佩戴的手机和可穿戴设备24小时不间断地采集用户的各种数据，包括睡眠数据、通化数据、行动数据等，然后用机器学习，预测发病的可能，以便提前通知患者家属。

　　现在已经有公司在这么玩了，举两家代表企业。一家是美国旧金山的明星企业Ginger.io ，一家是以色列的LifeGraph ，后者的势头很猛。今天中国有大约2.5亿人需要心理咨询服务，8000万人需要心理治疗，市场前景极为巨大。而目前的互联网+心理学项目，主要是把线下搬到了线上，以诊断治疗为主，但诊前的预测和诊后的监控都处于薄弱环节，因为心理医生和精神病医生不可能做诊前预测和诊后健康。人工智能可以帮助现在的心理学的初创企业打通整个环节，形成更优的商业模式。

 

　　最后一个场景是关于人工智能预测神经内科疾病，我们以阿尔兹海默症为例。该病目前已经成为法国、美国等发达经济体严重的公共卫生问题。在美国，发病人群高达500万人，主要为65岁以上的老年人，每年导致的医疗支出超过2000亿美元。中国的情况同样不乐观，中国现在已经是全球患阿尔兹海默症人数最多的国家，有900万，近几年每年新增30万。随着中国社会进入老龄化，我们可以预测，阿尔兹海默症的绝对人数和增速都将进一步提升。

　　轻度认知障碍是一种常见于老年人的认知障碍，它主要变现为记忆力的衰退。大约有15%的轻度认知障碍最终会而恶化为阿尔兹海默症。早期筛查可以有效预防病情的恶化。可目前的早筛技术，如脊髓穿刺，是侵入式的，价格昂贵，且精度不高。那么，人工智能能发挥什么作用呢？

　　AvalonAI 是一家位于伦敦的初创公司，成立于2014年。它利用深度学习加神经成像，针对阿尔兹海默症做早期诊断和预防。图中是轻度认知障碍者的脑部CT，AI 可以有效预测哪些可能恶化为阿尔兹海默症，目前预测的准确率达75%，而且随着用于训练的数据量的提升，准确率还可以进一步提升。这些7万张CT 来自MRC 和Zebra Medical Vision，后者是一家专注人工智能加医学影像的以色列初创公司。这里谈一下数据的重要性，目前我们接触的国内的医疗类人工智能初创公司，大多面临如何获取医疗数据的难题。很多医疗机构仍然是数据孤岛，其管理层或不愿或不能对外开放数据。从这个意义上说，占据大量的、高质量的医疗数据的人工智能初创公司，就占据了先机。

　　最后，谈谈AvalonAI 这家公司的名字。“Avalon”是威尔士神话里的精灵居住的、长生不老、无病无痛的仙境，传说亚瑟王死后就进入了那里。我不知道人类最终能否实现老生不老、无病无痛，但我知道，人工智能可以帮助我们向这个目标更进一步。