作者 MathWorks

我們口袋里和手腕上充斥的電子設備常遭到指責，說它們讓我們陷于痛苦。它們閃爍的屏幕和不斷發出的響聲，讓我們習慣于關注連續不斷的辦公新消息和朋友圈上的“贊”。但是，如果這些電子產品可以用來改善心理健康，那會如何呢？

在 Chryssoula K. 的母親診斷出患有晚期乳腺癌后，她努力在作為兒女的職責和工作、新生兒、婚姻、朋友及私人時間之間做出平衡。盡管 Chryssoula 不是技術達人，她還是報名參加一項新設備的前期測試，該設備可持續監測她的情緒狀態。

這就是 Sentio 的 Feel 項目的承諾：只需一個腕帶和手機應用即可跟蹤用戶的情緒狀態、提供定期身心鍛煉，并實現每周與治療師一次的溝通。

圖1. 可穿戴設備中的傳感器可測量心率、皮膚電反應、溫度和運動的變化。

該系統使用人工智能 （AI） 和最新的心理學研究成果，與佩戴者和咨詢師合作，提供即時、準確的個性化治療?！斑@是一種數據驅動的療法，在循證治療方面是一個巨大的優勢?！背肿C臨床社會工作者、 Sentio 首席治療師 Sharon Kaplow 說道。

Sentio 的創始人 George Eleftheriou 和 Haris Tsirmpas 根據他們自己的經驗看到了改善心理治療的必要性。Eleftheriou 飽受倦怠和抑郁的折磨，而 Tsirmpas 則經受著難以捉摸的恐慌癥的困擾。他們都從心理咨詢中受益，同時也發現了現有治療標準的漏洞。心理健康評估具有很強的主觀性，對預防的重視程度有限。此外，診斷經常被忽略，很少有實時干預。

解決這些問題將產生全球性影響。據估計，全世界有 5 億人患有精神疾病，僅在美國每年的花費就高達 5000 億美元。更好的療法將惠及所有人：患者、治療師、保險公司和社會。

小目標和大目標

Sentio 的解決方案提供了新的治療方法。它的核心是一款名為“感覺情緒傳感器” （Feel Emotion Sensor） 的腕帶，類似于當下流行的很多人都佩戴的運動手環。但這個腕帶有四個傳感器，可以探測與情緒相關的生理反應。這些傳感器包括一個測量心率變化的光電血管容積圖傳感器、一個測量出汗的皮膚電反應 （GSR） 傳感器、一個測量溫度的紅外光傳感器和一個捕捉運動的慣性測量單元?！案杏X情緒傳感器”通過藍牙將這些信號持續發送給 Feel 應用，Feel 應用再將這些信號上傳到云端的服務器上。該服務器包含專有人工智能算法，可以分析數據并檢測以下四種情緒之一：喜悅（正能量、高能量）、滿足（正能量、低能量）、憂慮（負能量、高能量）和悲傷（負能量、低能量）。

通常，當 Feel 應用檢測到某種情緒時，會要求用戶描述正在發生的事情以及他們的感受。這種反饋有三個目的：幫助算法改進、為治療師提供更豐富的信息，以及提示記錄日志，這帶來了更好的自我洞察力。Chryssoula 說，這款應用“激勵我在提升自我、改善消極想法和消除恐懼的方式上變得有針對性和有分析能力”。

這款應用還會推薦幾種鍛煉方式中的一種。例如，用戶可能需要回憶他們上次治療的關鍵信息，并描述他們計劃如何在日常生活中使用這些信息。

Feel 項目持續 16 周。每周，用戶都有與一名持證治療師進行視頻聊天的環節，該治療師可以通過軟件儀表板對用戶的數據進行保密訪問。由于采用數據驅動的方法，與傳統的 45 分鐘聊天相比，現在的聊天環節只需要 15 分鐘。在第一次的聊天環節，他們會設定一個總體的大目標，以及一組每周的子目標。Kaplow 說，這是為了增加責任感，使大目標更易于實現。

例如，如果總體的大目標是在工作中扮演新的領導角色，那么子目標可能是首先尋找做出貢獻的機會，然后找出做出貢獻的方法，最后調整任何消極的想法。Kaplow 說，具體的功能目標有時會揭示更多的情緒目標。這款應用的認知行為治療練習可以幫助用戶實現這些目標。

圖2. Feel 項目包括一個手機應用，可以跟蹤用戶的情緒狀態、向其推薦策略，并要求用戶描述正在發生的事情。這些信息在每周與 Feel 治療師的聊天環節中會用到。

用戶向治療師反饋任何問題。Kaplow 說，某個在會議上有發言障礙的客戶可能會說：“‘盡管我在挑戰自己的想法，想要發言，但我的心在狂跳，我的嘴很干，我就是做不到?！?，我們會探討，‘下次你能做出哪些改變？什么有助于你處理上述生理問題？’這就是治療練習的用武之地。”

Chryssoula 的主要目標是改善與家人和朋友的關系?！袄眠@些目標，我找到了與母親和孩子相處更充實、更有成效的方法?！彼f?！拔颐恐苤辽侔才乓淮魏妥詈玫呐笥淹獬??！?/p>

她還看到生活其他方面的改善。“我在工作中成功地完成一個要求高、壓力大的項目，還抽出一點時間來放松和做其他事情?！?/p>

人工智能算法分析來自感覺情緒傳感器的數據，并檢測四種情緒之一：喜悅、滿足、憂慮和悲傷。

信號篩選

Tsirmpas 說，在設計 Feel 時，“最大的挑戰是將一系列生理數據轉換成清晰而具體的決策——情緒的標記?！睘榇?，他們在 MATLAB? 中開發了人工智能和信號處理算法。

圖3.機器學習和信號處理算法利用 “感覺情緒傳感器” 采集的生理數據來檢測情緒。

信號處理的第一步是對信號進行預處理以去除外部噪聲。對于生理數據，你可以過濾掉任何由行走引起的波動。然后是數據轉換，它會在數據中發現重要的特征。與數百萬個獨立的數據點相比，這些高級特征更易于進行算法處理。

Tsirmpas 說，他們使用 MATLAB 來清除噪音信號，并將信號分割成離散的情緒事件?！八兄诳焖偻七M，讓算法變得更有穩健?！?/p>

機器學習是人工智能的一種形式，非常適合涉及大量數據和大量變量的復雜問題，它用于情緒事件檢測算法中。機器學習算法 （MATLAB 中的功能） 可識別數據中的特征，例如表示不同情緒生物標記物的組合。正是這些運行在亞馬遜網絡服務 （Amazon Web Services， AWS）服務器上的基于云的算法，可以監控患者的情緒狀態，并將結果反饋給 Feel。

為了指導他們的機器學習算法，Sentio 首先從心理學文獻開始，找到哪些物理信號最能反映對應的情緒。然后，他們通過讓佩戴感覺情緒傳感器的人描述他們的感受來微調模型。這些模型還對讀數進行了分類，如果情緒標簽與用戶描述的不同，則模型會進行自我更新，以便下次更好地工作。該系統還可以根據每個用戶進行自我調整。Kaplow 說，有人報告稱，他們覺得感覺情緒傳感器真的在了解他們了?？偟膩碚f，這個系統已完成了數百個用戶的測試。

在某些情況下，感覺情緒傳感器可能比他們自己更了解他們。Kaplow 說：“有時候我們沒有意識到自己的情緒?！巴ǔ?，我們會有客戶來抱怨他們有胃病或頭痛，他們認為這些身體癥狀完全與情緒無關。而這種綜合診斷的目的是連接你的身心，幫助你更好地調整自己以適應正在發生的事情?！?/p>

“最大的挑戰是需要以某種方式將連續不斷的生理數據轉換成清晰而具體的決策——情緒的標記?！薄狧aris Tsirmpas， Sentio cofounder

Chryssoula 說：“整個星期，Feel 應用幫助我注意到我在每個重要時刻的感受——不管是好是壞——以及感受的強烈程度。這讓我去思考如何解決問題，有時我會使用它的幫助建議，比如呼吸練習，幫助我度過壓力。”

這個應用提供了互動的情緒日歷，不僅提供通知和輸入，還為個人提供準確的情緒和心理形象。Kaplow 指出，Feel 讓她對客戶有了更好的了解，“但我認為客戶對自己有了更好的了解，這一點更重要?！?/p>

Kaplow 認為 Feel 是她服務的力量倍增器。“這項技術帶來了一定程度上的參與度和意識，這是很有幫助的。在傳統治療中，你會去和治療師面談，而日常生活中治療師并不在你身邊。如果在一周中沒有這樣的實時提醒，你的進步就會變慢。感覺情緒傳感器和應用程序提供了持續的參與度。你所學到的和討論過的東西一直呈現在你面前?！?/p>

“整個項目對我來說是一個驚喜，”Chryssoula 說，“盡管我每周只花很短的時間在心理治療上，但我感覺自己每天都在不斷地進行互動心理治療，這些治療完全為我的日常生活而打造。”

Kaplow 認為，像 Feel 這樣的系統可以解決之前強調的心理健康治療的許多問題?！皞鹘y療法會回顧過去一周內發生的事情，并期待你能做些什么。但這項技術可以提供實時支持，這種方法是傳統療法所不具備的。如果有問題，我的傳統療法客戶會給我發短信尋求幫助，但這需要他們主動找我?！钡?，借助 Feel，“感覺情緒傳感器就會一直主動為他們提供幫助。”

“當我開始這個項目時，我無法想象它會有如此積極的影響?！盋hryssoula 說道?！拔艺J識到，處理任何復雜情況的第一步是處理好自己的想法和感受。”