以下文章来源于心理统计与测量 ，作者Tyrell
人工智能可以在心理学的一个子领域：心理健康领域发挥较大的作用。
有关AI与心理健康的文献在逐年上升，从下图可以看出最早关于AI与心理健康的文献出现在1985-1989年间，之后相关文献量逐渐上升。在2015至2019年间，AI与心理健康相关的文献增长速度大幅增加，这些数据都反映了心理健康亟需AI技术辅助的趋势。随着医疗保健数据可利用性的提高和分析技术的快速发展，AI正在给医疗保健领域带来研究范式的转变。
聊天机器人
心理健康领域利用先进技术帮助有需要的病人，聊天机器人(chatterbot)就是一个例子。聊天机器人是经由对话或文字进行交谈的计算机程序。在心理健康领域，聊天机器人是允许用户获得治疗或情感支持服务的程序。它已经被用于难民群体的心理支持，并经常使用认知行为治疗(CBT)原则。斯坦福大学的Woebot项目为抑郁、焦虑的大学生提供服务，它提供“情绪跟踪”服务以改善情绪症状，并可以与用户进行文本对话。
虚拟伴侣
聊天机器人能够表达情感并与人类用户对话，如虚拟家庭宠物这样的虚拟伴侣可以促进人们的心理健康并帮助人们应对孤独感。这些虚拟形式可以出现在视频屏幕上，也可以是动物或类人机器人的形式。动物机器人伴侣来已经可以为痴呆症患者提供治疗。就像AI增强型视频游戏一样，AI使这些人工陪伴者更加栩栩如生、更具交互性，并且能够执行适应患者需求的活动。
治疗性电子游戏
电子游戏可用于精神保健目的，例如技能培训、行为建模、治疗分散注意力等。其治疗益处包括增加患者的参与度以及改善对治疗的依从性。治疗性电子游戏还可以帮助青少年提高自信心和解决问题的能力。AI技术已经出现在许多商用电子游戏中，并且最近已应用于在线和社交网络游戏。AI和机器学习技术应用于电子游戏后，增强了游戏的真实感，使游戏变得更有趣、更具挑战性和娱乐性。
AI技术还有助于使游戏根据患者的需要进行定制，即可用于指导游戏玩法，以便患者在特定领域练习所需技能，或者患者可以通过游戏或其他虚拟环境如《第二人生》中的虚拟智能代理进行指导。Brigadoon是《第二人生》中的虚拟环境，专为自闭症谱系障碍患者设计，该环境允许用户与游戏中的化身进行互动，以在非威胁性环境中学习与练习社交技能。
除了使用虚拟现实技术的分级曝光疗法外，2D视频游戏还可以用于治疗焦虑。一种基于生物反馈的2D游戏“Relax to Win”用于治疗患有广泛性焦虑障碍的儿童。电子游戏还能针对蜘蛛恐惧症、高度或封闭空间进行成功的分级暴露试验。可以通过虚拟现实驾驶游戏来减少发生事故后对驾驶的恐惧。通过虚拟现实进行的分级曝光已被应用于对飞行的恐惧和对高度的恐惧。
尽管人们对新技术产生了浓厚的兴趣，但某些研究表明，虚拟现实治疗可能不如传统方法有效。例如，有研究者将传统12个阶段的恐慌控制程序与使用虚拟暴露的实验治疗进行了比较，发现实验治疗的结果在六个月后明显落后。
针对多动症(ADHD)儿童的电子游戏治疗已经引起了很多关注，因为许多孩子通常无法抑制其多动症，但他们在玩电子游戏时却能抑制。患有ADHD的6-12岁男孩在玩有认知性的冒险游戏时，表现比对照组差，在实验室外的路线任务上表现更差。但在上不涉及高工作记忆或分心任务的动作技能游戏上，患有ADHD男孩的表现更好。
以上的例子都说明治疗性电子游戏已经是治疗性应用的一种成熟手段。
自杀风险预测系统
全世界每年有80万人死于自杀，每次自杀的背后还有超过20次的自杀未遂。早期发现和治疗被认为是预防自杀念头和潜在自杀企图的最有效方法。在线交流渠道正在成为人们表达自杀倾向的新途径。通过分析用户的语言偏好和推送的主题，可以发现丰富的知识并将其用作检测自杀倾向的预警系统。自杀者会表现出强烈的消极情绪、焦虑和绝望。自杀念头可能涉及家人和朋友，讨论的主题涵盖个人和社会问题。
实验研究证明了该方法的可行性和实用性，并为活跃的在线平台Reddit SuicideWatch和Twitter上的自杀意念检测提供了基准。有学者在TF-IDF(frequency-inverse document frequency)上应用逻辑回归和SVM，在Twitter上开发了自动自杀检测功能。
Facebook可以用站点的即时消息与用户沟通情绪，提供对用户行为模式的见解并提供个性化建议。这些程序可以在任何时间访问，并且可能包括如情绪追踪、每日签到和心理教育等功能。这些基于机器学习的Facebook应用在每次与用户的对话中都会更了解用户，甚至可以研究用户的语言模式、面部与肢体语言、眼球运动来评估心理障碍水平。如果检测到自杀威胁，该应用可发信号请求人为援助。AI对话程序具有很高的可用性，并且因其用户适应的内容与情感反应而广受好评。
尽管基于AI的自杀预测有可能在拯救生命的同时提高人们对自杀的理解，但它却带来了许多尚未被充分挖掘的风险，包括对精神疾病患者的污名化，将敏感个人数据转移给第三方如广告商等。
产后抑郁症预警系统
Twitter上的负面情绪语言已被证明与美国官方自杀统计数据有较高的相关性。通过使用短语（Announcing the birth of a new baby boy...）从公开的Twitter数据中自动识别婴儿出生信息，然后分析出生前后新妈妈的Twitter流特征，调查了新妈妈的产后抑郁症经历。
结合使用机器学习技术和分析产前行为模式，可以预测出产后情绪和行为变化，准确率达到71%。
转自：“量化研究方法”微信公众号
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