Google新AI計劃助力腦電波診斷抑鬱症

導讀

幾天前，Alphabet公司的Google X實驗室詳細介紹琥珀計劃（ProjectAmber），旨在讓腦電技術像血糖一樣易於被解讀，其目標是利用腦電和人工智慧技術開發可用於抑鬱症和焦慮症的診斷與治療方法。

嚴峻的抑鬱症形勢

據世界衛生組織2018年釋出的資料顯示，全球約3。5億人患有抑鬱症，已成為僅次於癌症的人類第二大殺手。根據美國國立衛生研究院的資料，在美國約有1730萬成年人至少有過一次嚴重的抑鬱發作，且因抑鬱而自殺的人數增長率逐年增高。在中國，抑鬱症患病率達2。1%，患病人數近1億。

抑鬱症評估方法主觀性太強

由於抑鬱症患者的大腦並沒有像阿爾茨海默症或中風等神經系統疾病，沒有明顯的器質性改變，依靠影像學方法很難提供可靠的診斷結果。因此，目前抑鬱症的臨床評估主要依靠於醫生的對話或PHQ-9或GAD-7等抑鬱自評或他評量表，從而缺乏客觀的物理指標。

腦電與人工智慧的強強聯合

因此琥珀計劃研究組尋求將機器學習與腦電技術相結合，透過類似於遊戲的任務檢測大腦的電活動，進而評估大腦獎賞系統的處理過程。當在遊戲中獲勝後，抑鬱症患者與正常人相比大腦活動偏弱。 當然，Google X實驗室並非第一個將人工智慧演算法應用於腦電圖識別的企業。在去年四月的一篇論文中，IBM公司開發出一種演算法，可對癲癇發作的判斷準確率高達98。4%。事實上，腦電技術已被廣泛應用到精神分裂症、癲癇、情緒分類、神經痛等大腦疾病中。

谷歌自主研發的開源腦電系統

琥珀計劃團隊耗時三年開發一款低成本、行動式、研究級的腦電帽系統，使用位於Fz、Cz和Pz中線上的感測器電極，透過採集靜息態腦電和事件相關電位資料，用於評估獎勵和認知功能。

Amber團隊開發的腦電系統

與DeepMind合作

除了腦電裝置外，琥珀計劃團隊與Alphabet的深度學習研究組DeepMind合作，採用無監督學習的方法，在沒有人參與的情況下來降低腦電訊號中的噪音。此外，透過提取與心理健康有關的腦電特徵，可用來預測重型抑鬱障礙和廣泛性交流障礙。

未來意義

琥珀計劃團隊承諾不會對自主研發的硬體申請專利保護，並將50個未使用的裝置捐贈給實驗室使用，用於支援低收入國家進行腦電圖研究。Google X實驗室負責人Obi Felten表示，他們希望開源腦電系統和機器學習技術不僅能對腦電圖專家有價值，也對更廣泛的心理健康研究有意義。

參考資料：

https：//venturebeat。com/2020/11/02/alphabets-project-amber-leverages-ai-to-identify-brain-wave-data-relevant-to-anxiety-and-depression/