谷歌發(fā)布Amber項目，用AI分析腦電波診斷治療抑郁癥

大數(shù)據(jù)文摘出品

來源：VB

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據(jù)世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計，目前世界范圍內預計有超過3億人飽受抑郁癥的困擾。

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谷歌母公司Alphabet的X LAB剛剛發(fā)布了一個被稱作“Amber”的項目，該項目旨在使用AI診斷腦電波引起的抑郁癥，讓腦電波像血糖一樣容易理解。其目的是開發(fā)出抑郁和焦慮的客觀測量值，以用于支持診斷、治療和治療抑郁癥。

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據(jù)估算，2019年，中國泛抑郁人數(shù)超過9500萬人，每年約有100萬人自殺或者嘗試自殺。據(jù)美國國立衛(wèi)生研究院(U.S. National Institutes of Health)統(tǒng)計，美國約有1730萬成年人至少有過一次嚴重的抑郁癥發(fā)作。此外，從2016-2017年間到2017-2018年間，美國有過嚴重自殺想法的成年人比例上升了0.15%。

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但是在1000種可能的癥狀組合中，抑郁癥在不同的人身上表現(xiàn)不同。今天的抑郁癥評估主要依靠與臨床醫(yī)生的交談或PHQ-9或GAD-7等調查。

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谷歌Amber團隊試圖將機器學習技術與腦電圖(EEG)相結合，以測量大腦的電活動。相關靈感來自大腦在游戲任務中，衡量大腦獎勵系統(tǒng)的處理過程的反應，與不抑郁的人相比，在贏了一場比賽后，抑郁的人的大腦反應較弱。

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X LAB并不是第一個將機器學習算法應用于腦電圖讀數(shù)的公司。在去年4月發(fā)表的一篇論文中，IBM的研究人員聲稱已經開發(fā)出一種算法，可以對癲癇發(fā)作進行分類，準確率高達98.4%。事實上，腦電圖已被廣泛用于研究吞咽、分類精神狀態(tài)、診斷神經精神疾病，如神經源性疼痛和癲癇，以及分類情緒。

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Amber團隊花了三年時間創(chuàng)造了一個低成本、便攜、研究級的系統(tǒng)，旨在更容易地收集腦電圖數(shù)據(jù)。

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這款耳機看起來像一頂游泳帽，大約需要3分鐘時間來配置，它使用了沿中線Fz、Cz和Pz的三個傳感器(用于評估獎勵和認知功能的關鍵通道或電極)。配備可支持32個通道的生物放大器，可用于采集靜息狀態(tài)腦電圖和事件相關電位，并通過軟件對腦電圖測量任務進行時間鎖定。

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除了耳機，Amber團隊還探索了機器學習的新方法，以減少腦電圖記錄中不必要的噪音。他們與Alphabet的深度學習研究實驗室DeepMind合作，采用了無監(jiān)督表示學習的方法，證明可以利用自動編碼器等方法，在沒有人參與的情況下去除腦電圖信號。(自動編碼器通過忽略雜音來學習數(shù)據(jù)集的表示。)

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此外，Amber團隊還提供了一個概念證明，即有可能提取出與心理健康相關的特征，用于預測重度抑郁癥和廣泛性焦慮癥等臨床標簽。

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“這些方法能夠從單一的腦電圖試驗中恢復可用的信號，”X LAB負責人Obi Felten在一篇博客文章中解釋道。“這意味著，從腦電生理學中獲得臨床有用的信息是有可能的，而數(shù)據(jù)樣本要比傳統(tǒng)研究實驗室中使用的少得多。一般傳統(tǒng)研究實驗室通常需要數(shù)百個實驗試驗做支持。”

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Amber團隊最終未能找到抑郁癥和焦慮癥的單一生物標記。然而，盡管他們遇到了挫折，他們還是在GitHub上發(fā)布了他們開發(fā)的開源硬件設計、可視化工具和刺激工具。

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今天，耳機和軟件已經與佛羅里達州立大學進行的一項研究的結果一起發(fā)布。此外，Amber團隊承諾不保留其對Amber硬件的專利，并向Sapien實驗室捐贈50個未使用的腦電圖耳機，該實驗室運行著人類大腦多樣性項目，支持低收入國家和代表性不足的群體的腦電圖研究。

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Github鏈接：

https://github.com/google/x-amber

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“我們希望我們的腦電圖系統(tǒng)的開源和我們的機器學習技術不僅對腦電圖專家有價值，而且對更廣泛的心理健康研究社區(qū)也有價值，”Felten寫道。“在現(xiàn)實世界中，要想用技術支持心理健康測量并發(fā)揮作用，實際上困難重重，需要做更多的研究……解決今天的挑戰(zhàn)將需要科學家、臨床醫(yī)生、技術人員、政策制定者和有生活經驗的個人之間建立新的合作關系。”

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

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