麻省理工学院的罗莎琳德·皮卡德和马萨诸塞州总医院的保拉·佩德瑞利一致认为，人工智能可能有助于让患者更容易获得心理健康护理。
在她15年的临床医生和心理学研究员生涯中，佩德雷利说:“很明显，精神健康障碍患者在获得和接受足够的治疗方面存在许多障碍。”这些障碍可能包括弄清楚何时何地寻求帮助，寻找附近的医疗服务提供者，以及获得经济资源和交通工具来参加预约。
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佩德利是哈佛医学院心理学助理教授，也是马萨诸塞州总医院(MGH)抑郁症临床与研究项目的副主任。五年多来，她一直与皮卡德合作，皮卡德是麻省理工学院媒体艺术和科学教授，也是麻省理工学院阿卜杜勒·拉提夫·贾米尔诊所(贾米尔诊所)的首席研究员，致力于开发机器学习算法，以帮助诊断和监测重度抑郁症患者的症状变化。麻省理工学院的报告．
机器学习是一种人工智能技术，当给机器大量数据和良好行为的例子(即，当它看到特定输入时产生什么输出)，它可以很好地自主执行任务。它还可以帮助识别有意义的模式，如果没有机器的帮助，人类可能无法快速找到这些模式。通过研究参与者的可穿戴设备和智能手机，Picard和Pedrelli可以收集参与者皮肤电导和温度、心率、活动水平、社交、抑郁的个人评估、睡眠模式等详细数据。他们的目标是开发机器学习算法，可以吸收大量的数据，并使其有意义——识别一个人何时可能陷入困境，以及什么可能对他们有帮助。他们希望他们的算法最终能够为医生和患者提供有关个人疾病轨迹和有效治疗的有用信息。
皮卡德说:“我们正试图建立复杂的模型，不仅能够了解人们的共同点，还能了解个人生活中发生变化的类别。”“我们希望为那些想要它的人提供机会，让他们有机会获得基于证据和个性化的信息，并对他们的健康产生影响。”
皮卡德和皮卡德情感计算实验室的研究科学家西蒙·费多尔(Szymon Fedor)于2016年开始与佩德雷利合作。在进行了一项小型试点研究后，他们现在已经进入了这项由美国国立卫生研究院(National Institutes of health)资助的为期五年的研究的第四年。
为了进行这项研究，研究人员招募了患有重度抑郁症的MGH参与者，他们最近改变了他们的治疗方法。到目前为止，已有48名参与者参加了这项研究。连续12周，每天22小时，参与者佩戴Empatica E4腕带。这些可穿戴腕带是由皮卡德创立的一家公司设计的，可以收集生物特征数据的信息，比如皮肤电活动。参与者还会在手机上下载应用程序，收集短信、电话、位置和应用程序使用情况的数据，并提示他们完成每两周一次的抑郁调查。
每周，患者都会向临床医生检查，医生会评估他们的抑郁症状。
皮卡德说:“我们将从可穿戴设备和智能手机收集到的所有数据放入我们的机器学习算法中，我们试图看看机器学习对医生给出的标签的预测效果如何。”“现在，我们很擅长预测这些标签。”
虽然开发有效的机器学习算法是研究人员面临的挑战之一，但设计一种能够增强和提升用户能力的工具是另一个挑战。皮卡德说:“我们现在真正关注的问题是，一旦你有了机器学习算法，它将如何帮助人们?”
皮卡德和她的团队正在批判性地思考机器学习算法如何向用户展示他们的发现:通过新设备、智能手机应用程序，甚至是通知预先确定的医生或家庭成员如何最好地支持用户的方法。
例如，想象一下，一项技术可以记录一个人最近睡得更少了，呆在家里的时间更长了，并且心率比平时快。这些变化可能是如此微妙，以至于个人和他们的亲人还没有注意到它们。机器学习算法可能能够理解这些数据，将它们映射到个人过去的经验和其他用户的经验上。然后，这项技术可能会鼓励个人从事某些行为，这些行为在过去已经改善了他们的健康状况，或者联系他们的医生。
如果不正确地实现，这种技术可能会产生不利影响。如果一个应用程序提醒某人他们正走向深度抑郁，这可能是令人沮丧的信息，会导致进一步的负面情绪。佩德雷利和皮卡德让真正的用户参与到设计过程中，以创建一个有用而无害的工具。
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“可能有效的是一种工具，它可以告诉一个人，‘你情绪低落的原因可能是与你的睡眠有关的数据发生了变化，而与你的社交活动有关的数据发生了变化，你没有任何时间和朋友在一起，你的体育活动减少了。我们的建议是，你要找到一种方法来增加这些东西，’”皮卡德说。该团队还优先考虑数据隐私和知情同意。
皮卡德说，人工智能和机器学习算法可以在大型数据集中建立联系并识别人类不擅长注意到的模式。“我认为，技术可以帮助人们更聪明地看待他人，这是一个非常有说服力的例子。”
