醫(yī)生正打算用人工智能和超級計算機來預(yù)測和預(yù)防精神疾病

文/John Koetsier

全球有近10億人患有某種精神疾病。但是美國辛辛那提兒童醫(yī)院（Cincinnati Children’s Hospital）的醫(yī)生們正在使用人工智能和世界上第二強大的超級計算機來進行早期診斷。

他們說，這可以使一切變得不同。

“如果我們能及早發(fā)現(xiàn)……我們可以治療并減輕近50%的成年精神疾病，”該醫(yī)院的John Pestian博士（John Pestian）最近向筆者表示?！八詮男“l(fā)現(xiàn)，及早發(fā)現(xiàn)，并給予照顧是非常重要的一部分?！?/p>

該項目由辛辛那提兒童醫(yī)院、辛辛那提大學、科羅拉多大學和橡樹嶺國家實驗室（Oak Ridge National Laboratory）合作完成，橡樹嶺國家實驗室是Summit超級計算機的所有者和運營商。由IBM制造的Summit可以達到每秒200千萬億次（petaflop）浮點運算，并且是第一個達到每秒百億億次（exaflop）浮點運算速度的超級計算機。

為什么要使用性能近乎荒謬的硬件？

這臺超級計算機通過訓(xùn)練人工智能模型來評估心理健康風險因素的速度要比筆記本電腦的速度快17,000倍以上，而John Pestian博士為退伍軍人設(shè)計的早期自殺預(yù)防模型要在標準電腦上運行10年。

“我參加了美國的百萬老兵項目（Million Veteran Program），我們通過自然語言處理來……防止退伍軍人自殺?！盝ohn Pestian是負責辛辛那提兒童心理健康項目的9個不同機構(gòu)中的25名科學家之一。“我們建立的模型……它很大……如果你想在本地電腦上運行這個程序，你可能要花上10年的時間才能計算出來?！?/p>

而一個標準的大學集群機——可能不完全被歸類為超級計算機——可能需要5年時間。

“超級計算機可以讓我們把時間縮短到5個小時……我們需要它來訓(xùn)練這個模型?！?/p>

對于復(fù)雜的精神疾病來說，這種高科技是必要的，因為會涉及到大量的個人、環(huán)境、生物、情感、社會和思維過程，而要想計算所有這些成分——或者更確切地說，訓(xùn)練一個人工智能模型來理解所有這些成分并實現(xiàn)準確預(yù)測——是困難的。

其中一個很大的挑戰(zhàn)便是：自然語言處理要能接受孩子們說的話，理解它，并把它作為風險評估模型輸入的一部分。另一個重要的過程是，為了保持最新狀態(tài)，項目軟件要通過閱讀Medline和PubMed的文章來不斷更新自己，以辨識出可能對更新模型很重要的研究結(jié)果，并向人類展示它們。

研究人員說，這在十年前是不可能的。

這一切都是通過辛辛那提兒童研究基金會（Cincinnati Children "s Research Foundation）最近提供的1,000萬美元贈款而得以實現(xiàn)的。該基金會表示，美國2至8歲的兒童中，有17.4%被診斷患有精神、行為或發(fā)育障礙，這意味著每個教室里大概有五個孩子。

當然，這些只是被確診的人。

該項目的目標是創(chuàng)建“接近實時”模型，以在早期識別出有風險的兒童，特別是有抑郁癥和自殺想法。

其中一個關(guān)鍵的資源是要對相關(guān)情況進行不尋常的和令人不安的收集。醫(yī)生和心理健康專家可以和病人交談，但他們需要知道自己在尋找什么。像上述工具可以幫助識別有非常明確的自殺想法的跡象。

“……我收集了幾千份自殺筆記，然后根據(jù)這些建立了自然語言模型，”John Pestian博士說?！斑@些是人們自殺前寫的筆記?！?/p>

John Pestian和其他研究人員根據(jù)筆記做了記錄，并設(shè)計了一些問題來問孩子們，比如“你有秘密嗎？”和“你生氣了嗎？”，而這些答案會成為人工智能模型的一部分，將用來確定兒童是否處于高、中、低風險的抑郁癥或其他心理健康狀態(tài)。然而，數(shù)據(jù)流中包含的不僅僅是問題答案，還有人們說話的方式，他們在句子之間插入的停頓次數(shù)，以及他們交談時的面部表情。

John Pestian認為，人工智能顯然很重要，但人類更是必不可少，至少最初階段離不開人類的參與。

“近期內(nèi)，我們將在決策支持中增加人工干預(yù)。這不是一個決策工具。讓機器做決定和讓機器說‘哦，看起來你要陷入抑郁了’是有很大區(qū)別的。因此，我們必須確保決策能獲得支持，并仍然保持人類的干預(yù)。”

無論是哪一方掌握風險評估的決策權(quán)，都不可否定人類干預(yù)中帶有的人情味，John Pestian表示。醫(yī)生、心理健康專家和學校輔導(dǎo)員是其中的關(guān)鍵。

“我還沒有準備好接受機器為我們做所有的事情……我也不知道我是否能做到。”

John Pestian預(yù)計在一年內(nèi)會有一個訓(xùn)練有素的模型，但也認為基金會還要持續(xù)投資三年，以解決錯誤，故障和問題，然后才可以讓模型被大規(guī)模使用。

John Koetsier是福布斯資深撰稿人，觀點僅代表個人。

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