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2019年、21歳の中国人学生、李凡は自身の微博に書き込みをした後、薬を飲んで自殺した。 その後の調査によると、この学生は鬱病を患っており、南京の大学2年生だった。複数のオンラインローンの借金と人間関係の問題を抱えた後、学校を休学し、ひそかに自殺を決意した。
この決断については誰にも話していなかったが、8,000キロ以上離れたオランダの首都アムステルダムで、「Tree Hole Robot 002」というコードネームのプログラムがすぐに李凡の投稿を検知した。
彼の周囲では救助活動が開始され、中国全土から数人のボランティアがインターネット上で救助チームを結成した。ボランティアたちは李凡さんが昏睡状態に陥った可能性があることを発見し、警察に連絡し、最終的に李凡さんは救出され病院に搬送された。
リー・ファンの物語はスリリングに思えるかもしれないが、これは「ツリーホール救助チーム」と呼ばれるこのオンライン組織の日常業務に過ぎない。 [[345722]] これは中国全土から約 600 人のボランティアで構成された巨大なネットワークです。創設者はオランダのアムステルダム自由大学の人工知能研究者、黄智勝氏です。
人工知能プログラムは、捕捉したオンラインメッセージを緊急度に応じて10段階に自動的に分類します。レベル10は最高レベルで、自殺が実行されていることを意味し、次のレベル9は明らかに計画的な自殺未遂を意味します。
「最高レベルは、人命が危険にさらされており、人命が何よりも優先されることを意味します。しかし、それほど緊急でない場合は、プライバシー保護のため、その人の情報の捜索を続けたり、行動を起こしたりすることはありません」と黄智晟氏は述べた。
黄智晟氏によると、「ツリーホール救助隊」を設立する最初のアイデアは、周囲にうつ病になりやすい人が増えていることに気づいたことから生まれ、2018年に公共のソーシャルメディア上で心理的支援を必要とする人を見つけるためにこのプログラムを作成したという。
過去1年半にわたり、「ツリーホール救助チーム」は黄教授と他のボランティアが開発したロボットプログラムを通じて、1,000件近くの自殺未遂を阻止し、700人以上を救助した。
「もう躊躇することはできないと感じている。一日遅れれば多くの命が失われる」と黄智晟氏はインタビューで語った。「今では毎週10人ほどの命を救うことができる」
「ツリーホール救助隊」の統計によると、自殺願望を持つ人は主に16歳から26歳です。ツリーホールメッセージのピーク時間は午後10時から午前2時で、男性と女性の比率はおよそ1:3です。
中国青年報によると、大学生のうつ病発症率は年々増加している。 2019年6月、世界保健機関の推計によると、世界中で3億人以上がうつ病に苦しんでおり、世界人口の約4.3％を占めています。そのうち、中国には5,400万人の患者がおり、100人中少なくとも3人のうつ病患者に相当します。
2030年までに、うつ病は世界の疾病負担の第1位になると予測されています。
ますます深刻化する現代の心理的問題に直面して、黄智晟氏や「Tree Hole Rescue Team」のようなボランティアに加えて、テクノロジーとAIを利用してうつ病患者の避難所を探そうとする組織がますます増えている。
時間は命です！アルゴリズムを使用して、子供がうつ病を経験する時間を短縮します。子供はうつ病を患う特別なグループである可能性があります。
統計によると、自閉症児の親のほとんどは、子どもが生まれてから 1 ～ 3 年経って初めてその変化に気づきます。米国では、平均年齢は 4.3 歳です。しかし、多くの研究により、症候群が完全に発現する前に早期に介入することで、ASD の重症度を軽減し、子どもの脳と行動の発達を改善できることが示されています。
子どもが症状を発症してから診断されるまでの時間を短縮する方法はありますか?
最近、カリフォルニアに拠点を置く企業が、自閉症スペクトラム障害（ASD）の新しい診断ツール「Cognoa」を発売した。これは人工知能技術を使用して、関連する兆候が現れてから数週間以内にASDの診断を下すもので、現在の標準よりもはるかに速い。
ベイラー医科大学の臨床自閉症研究者で、テキサス小児病院自閉症研究センターの副所長であるロビン・ゴイン・コッヘル氏は、コグノア氏のアプローチは「革新的」であり、この分野では「発達や行動への最初の注目から最終的なASD診断までの時間を最小限に抑える」方法が必要だと述べた。 [[345723]] コグノアの技術は、スタンフォード大学医学部の小児科准教授デニス・ウォール氏の研究室から生まれた。「私は客観的に、正確さを失わずに自閉症の診断プロセスの複雑さを軽減できるかどうかという疑問を問いたかったのです。」
電子医療記録データを一連のアルゴリズムに入力することで、ウォール氏のチームは、他人の笑顔に反応する、物体への共同注意、創造性、想像力などの社会的・感情的特性を含む、ASD診断の中核的特徴を区別することができた。
チームの ASD 診断プログラムは、親のアンケート、家庭でのビデオ録画、臨床医のアンケートという 3 つのモジュールを通じてこれらの診断証拠を取得します。
コグノアのCEO、デビッド・ハッペル氏は、このツールの仕組みについて次のように説明した。親がかかりつけの小児科医に懸念を伝えたり、子どもがASDスクリーニング質問票に合格しなかったりすると、小児科医は親にスマートフォンでコグノアのアプリにアクセスできるようにするコードを与える。
アプリを起動したら、親は子どもの行動に関する15分間のアンケートに答え、自然な状況での子どもの行動を捉えたホームビデオ（長さ1～2分）をアップロードします。ビデオは訓練を受けた Cognoa の専門家に送信され、専門家がビデオを確認し、質問に答えます。
これらの回答は、親の回答や小児科医が記入した簡単なアンケートとともに、Cognoa の AI に入力され、その結果が小児科医に送信され、小児科医が診断を下します。
性別、人種、民族的背景を問わず、数百件の実際の症例のデータで訓練されたこのツールのアルゴリズムは、「診断時間を短縮するだけでなく、現在のシステムに内在する多くの偏見を取り除くことも実証されている」とハッペル氏は述べた。
今日の標準的な ASD 診断ツールは、若い白人男児の健康データに基づいて構築されており、女児や非白人の背景を持つ子供たちをうまく識別できないため、これらの集団の診断が遅れる原因となっています。 [[345724]] 最近、同社は米国全土の14か所で重要な二重盲検臨床試験を完了した。報告書によると、この試験には、親や医師が発達について懸念していたものの、これまで自閉症スペクトラム障害（ASD）の検査を受けたことのない、生後18～72か月の子供425人が参加した。各子供は2回評価されました。1回はコグノアのツールを使用し、もう1回はDSM-5の基準に従って専門家によって評価され、別の専門家によって診断が確認されました。
主要な試験の結果はまだ公表されていないため、報告すべき具体的なデータはありません。
しかし同社は、この検査は「FDAが合意した目標基準を上回り」、性別や人種を問わず正確だったと述べた。さらに、この研究は2019年7月から2020年5月にかけて実施され、一部の子どもたちは今春のCOVID-19パンデミック中に遠隔医療を通じて遠隔評価を受けた。このツールはリモート管理でも同様に優れたパフォーマンスを発揮します。
同社は今後数ヶ月以内に完全な研究結果を公表する予定で、その後すぐにFDAに正式に提出する予定だ。承認されれば、コグノアは自閉症スペクトラム障害の初の診断ツールとなる。
フェイフェイ・リーのチームは、83.3%の精度でうつ病を診断するAIを開発した。
私たちは、子どもだけでなく、うつ病患者全体に十分な注意を払うべきです。
2018年、フェイフェイ・リー氏のチームはうつ病を診断できるAIを開発した。
紹介文によると、このAIは主に音声認識、コンピュータービジョン、自然言語処理技術を組み合わせて、表情や声からうつ病にかかっているかどうかを診断するという。
実験結果によると、このAIシステムはうつ病の診断において83.3%の精度を誇ります。それだけでなく、このモデルは携帯電話にも展開できるため、より多くの人が診断できるようになります。
具体的な診断では、モデルは主に、患者の声のトーンが単調でイントネーションがないかどうか、話す音量が比較的小さいかどうか、話すときに普通の人よりもジェスチャーが少ないかどうか、患者が常に下を向くのが好きかどうか、などの要素を判断します。
このモデルのトレーニングには主に DAIC-WOZ データが使用されます。これには 142 人の患者の健康質問票スコアと 189 の臨床面接、合計 50 時間のデータが含まれます。
モデル全体は 2 つの部分で構成されています。最初の部分は文レベルの埋め込みです。これは文全体のマルチモーダル埋め込みであり、より長期的なサウンド、ビジュアル、音声要素をキャプチャできます。 2 番目の部分は因果畳み込みネットワーク (C-CNN、CausalConvolutional Networks) です。 畳み込みネットワークを使用する主な理由は、うつ病の人が話すとき、単語間の休止時間が長くなるため、文章全体の音声とビデオが長くなるからです。このような長い文を処理する場合、因果畳み込みネットワークは再帰型ニューラル ネットワークよりも優れています。
特筆すべきこととして、この研究成果は NIPS NeurIPS 2018 ヘルスケア向け機械学習 (ML4H) ワークショップにも選出されました。
交友関係は依然として問題です。うつ病が原因で自殺する患者も多くいます。
今年、日本の映画スターである三浦春馬さんと竹内結子さんがともに自ら命を絶つことを選んだ。多くの日本のメディアは、両者ともうつ病が原因でそのような選択をしたのではないかと推測した。
冒頭で触れた「ツリーホール救助隊」の救助隊員が言うように、自殺を図ったうつ病患者を救助した後、彼らは仲間探しというもう一つの大きな問題に直面する。
「今、私の生活のほとんどは、このツリーホールベイビー（救助された人々）で占められています。とても疲れることもあります」と、「ツリーホール救助チーム」のスタッフは語った。彼女は、救助された8人と今もチャットで長期にわたる関係を保っている。「彼らは私にメッセージを残して、困惑していることを話してくれます。私はたいてい、彼らに会ったらすぐに返信します」
オンラインでの交友関係に加えて、チームメンバーの中には、救助された人々が現実の困難を解決できるように手助けする方法を見つける人もいます。たとえば、人工知能の学者がかつて、社会恐怖症の患者がデータラベリングの仕事を見つけるのを手伝ったことがあります。
李凡さんは、救助隊員たちは懸命に努力したが、ほとんどの場合、一時的な救援しか提供できなかったと語った。このとき、自分の努力と親族の理解の方が重要だった。
別の職員によると、ある患者は救出された後、「日に日に容態が良くなって」いき、学校に戻る準備もしていたという。しかし、ある週末、突然薬を飲んで自殺し、突然の人生に終止符が打たれた。 「まだ理由は分からない。金曜日も彼女は新しいWeChatのプロフィール写真について私に話していた」と彼女は語った。「長い間一緒にいた人が突然亡くなったのは大きなショックだ」
「魯迅が言ったように、人間の喜びや悲しみの多くは共有できるものではなく、そこから抜け出すには自分自身に頼らなければならない」と李凡は語った。 | 
