AI 驅動的心理健康數據分析（吳壽冠）
本文作者吳壽冠先生(Ivan Ng)，為數據素養協會資深創會會員兼Lively Impact創辦人及行政總裁，亦同時是心理學碩士及研究人員，為《EJTech》撰寫專欄。
心理健康(Mental health)是指個體在情感、心理和社會方面的健康狀態。它深刻影響不僅是個人的生活質量，還包括家庭和整個社會。隨著社會的快速演變，心理健康問題變得越來越突出。根據世界衛生組織的報告，全球有超過 4 億人患有抑鬱症，而這一數字仍在持續上升。這些驚人的數字使心理健康問題比以往任何時候都更受關注。
心理健康研究與數據分析的聯繫
從一開始，數據分析在心理健康研究的發展中發揮了至關重要的作用。經典的數據分析包括定量(Quantitative)和定性方法(Qualitative)。定量分析利用數據的統計特徵以數字形式描述心理健康狀況，而定性分析則專注於理解個體的經歷、感受和觀點。這兩種方法各有其優勢，可以相互補充，使研究人員和心理健康專業人士能夠更全面地理解心理健康的各個方面。
隨著科技的進步，人工智能(AI)在數據分析中的應用越來越普遍。心理健康研究採用最新 AI 數據分析技術已成為近年的發展方向。這一轉變的原因顯而易見：AI 可以處理大量數據並提取有用的信息，這在過去是非常困難的。AI 更提供了對文本數據深度分析的能力，可應用於評估個體以至群體的情感狀態，甚至預測心理健康問題的發生。
AI 數據分析在心理健康中的應用
AI 數據分析的相關技術具體是如何被應用在心理健康研究中呢？以下將分享一些我們常在報章看見的AI技術與其相關的心理健康應用。
- 1. 機器學習：利用算法從數據中學習，識別模式並預測結果。常見的應用包括分類（例如情感分析）和回歸（例如預測心理健康指數）。
- 2. 自然語言處理（NLP）：專注於使計算機理解和生成自然語言。可用於分析患者對話和社交媒體內容，以評估情感和心理狀態。通過分析患者的語言，NLP 可以幫助識別情感變化和潛在的心理健康問題。
- 3. 深度學習：一種專門的機器學習形式，使用神經網絡處理大量數據。可應用於圖像識別、語音識別和自然語言處理等領域。
香港中文大學的研究人員開發出自動視網膜圖像分析(ARIA)，以幫助早期檢測抑鬱症。研究人員使用人工神經網絡(ANN)處理和分析收集到的數據，以識別抑鬱症的發生可能。研究發現，抑鬱症患者表現出特定的行為標記，如減少身體活動和使用負面情感語言。ARIA則利用AI數據分析視網膜圖像，以檢測抑鬱症風險。該方法涉及在標準眼科檢查中拍攝視網膜照，然後AI技術將已知抑鬱症特徵的患者的視網膜圖像與未患病者進行比較，可以迅速獲得結果。ARIA在檢測抑鬱方面顯示出98.2%的敏感性和91.7%的特異性，這使其成為社區篩查中非常有前景的工具。
另一個案例是香港中文大學的護理學院開發的Pai.ACT移動應用程式。這是首個專為香港講廣東話的特殊教育需求(SEN)兒童家長設計的人工智能心理支持工具。Pai.ACT旨在為SEN兒童的父母和照顧者提供情感和心理支持，幫助他們管理與照顧相關的壓力，填補了這一人群在心理健康支持方面的重大服務空白。該應用利用自然語言處理（NLP）促進用戶與人工智能聊天機器人之間的類人互動，使其能夠有效理解和回應照顧者的情感和心理需求。該人工智能模型經過超過10,000個與接納與承諾治療(ACT)相關的廣東話文本進行訓練，達到80%以上的準確度。Pai.ACT代表了心理健康技術方面的重要進展，特別是針對香港SEN兒童父母所面臨的獨特挑戰。
- 4. 預測分析：基於歷史數據和算法預測未來的趨勢和行為。例如，AI 可以識別特定人群的心理健康風險
- 5. 聚類分析：將數據分組以識別相似性，幫助識別不同類型或群體的心理健康狀況。
- 6. 數據挖掘：從大型數據集中提取有意義的信息。通過揭示數據中的隱藏信息，幫助相關人士理解心理健康趨勢。
其他大學機構亦續有不同的AI與心理健康的研究，如透過分析來自各種評估的綜合數據(例如焦慮、抑鬱、身體活動)，針對個體需求預測有效的運動處方; 或透過聚類算法(Clustering)，根據心理健康反應的相似性將參與者分組，突出了某些群體的心理健康問題; 或利用文本挖掘技術從大量社交媒體數據中提取相關信息和模式，深入分析公眾情緒和話語，並使用機器學習算法識別心理健康主題和集體行動動態之間的趨勢和關係，對理論和政策均具有重要意義。
這些研究或調查提供了對各個課題的深入洞察。我認為數據及AI將被應用到更多心理健康場景上，對我們生活產生更多裨益。
未來展望
展望未來，AI 和大數據家在心理健康數據分析中將發揮更重要的作用。隨著可穿戴設備和移動應用的興起，數據收集的方法變得日益多樣化。這些設備可以實時監測用戶的生理數據(如心率和睡眠質量)，並將這些數據與心理健康狀況聯繫起來，從而提供更全面的分析。
AI 的預測分析能力將使心理健康專業人士能夠預測患者心理健康狀況的變化。通過分析歷史數據和實時患者數據，AI 可以識別潛在問題並提前發出警報。這不僅幫助醫生及專業人士及早介入，還能讓患者更有效地管理自己的心理健康。
AI 的發展還將促進心理健康治療的個性化。通過分析大數據，醫生可以根據個別患者的具體情況制定量身定制的治療計劃，從而提高治療的有效性。例如，AI 可以為不同的抑鬱症患者推薦不同的治療方法，並根據他們的病歷和反應調整計劃。
倫理考量
儘管 AI 為心理健康數據分析帶來了許多便利，但也引發了倫理問題。在數據收集過程中保護個人隱私至關重要。如何在促進心理健康數據分析的同時，確保個人隱私權得到保障，是一個值得深入探討的課題。
儘管值得考量的倫理話題還有很多，我認為AI與大數據技術發展，為我們提供了更準確理解和解決心理健康問題的新機會，心理健康數據分析採用最新AI 技術為大勢所趨。
支持EJ Tech
如欲投稿、報料，發布新聞稿或採訪通知，按這裏聯絡我們。
