焦虑症和抑郁症是最常见的心理健康疾病，主要表现为情绪、行为、食欲、睡眠的异常。

但据当前数据情况来看，大多数有心理健康问题的患者存在未诊断或延误诊断的情况，以至于许多有心理健康问题的患者没有及时得到治疗。

那么在人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术发展迅速的当代社会，我们能否利用AI人工智能技术及时检测和发现有心理健康问题的患者并及时提供治疗方案呢？

答案是可以。

目前AI人工智能技术针对心理健康问题的识别，主要是将用户的语音信息、面部表情、可穿戴设备采集的信息以及文本自动分析技术相结合。

让 AI基于面部表情分析实现对有心理健康问题的人群进行早期识别。

那么AI是如何通过面部表情分析进行人脸识别，并有效分辨出有心理健康问题的人群的呢？

情绪是人类心理结构中重要的组成部分，我们能从人脸表情中读取出情绪的线索。

因此，人脸表情也是人类最直观、最自然的情绪表达方式之一，是人际交流中重要的非语言信息，与我们的日常生活密切相关。

从生物学角度判断，当我们有某种情绪变化时不管自身是否想隐藏，但相应的器官和肌肉群仍在做相应的运动，只是这种运动会细微到肉眼不可见的程度。

基于视频的人脸表情识别会从视频序列中提取出时空特征，并用回归模型或序列模型来预测出连续的情绪变化。这样可以更好地捕捉到微妙和复杂的情绪变化，也可以更好地适应不同场景和个体差异。

因此当焦虑症、抑郁症及患有其他心理健康疾病的患者有相应的情绪症状表现时，不论他们是否想隐藏，AI都能够使用硬件设备捕捉这些相应的微反应，通过人脸视频分析识别出情绪。

除此之外，AI还能通过视频微表情检测心率，进一步提高识别心理健康问题人群的准确度。

微表情能透露人们内心的真实想法，目前也应用于安全、司法、临床等多个领域。

而且人脸除了展示我们的情绪之外，还能展示我们的健康状态。

李晓白心理学士的团队通过研究发现，人脸包含心跳信息，而这项数据的获取无需借助外部的仪器触碰人体，仅通过一段人脸视频，就可以实现人体心率的实时监测。

基于此项发现，李晓白心理学士的团队提出4代算法，有效克服光照干扰、视频压缩等难题，并将误差缩小到2bpm以下，为智慧医疗提供了一种新的诊断方式。

让有心理健康疾病困扰的患者在足不出户的情况下，就能顺利且准确地进行人脸视频采集和分析，实现心跳信号的诊断，为远程医疗提供便利。

研究表明，存在心理健康问题的人群在语音特点上存在差异，例如抑郁症患者语速较慢、停顿间隔较长、语调平缓、气息较明显。 

而AI有着大数据的支撑，能以宽泛的视角积累大量存在心理健康问题的用户数据，建立完善的数据库和心理专家知识决策系统。

所以通过AI对面部表情的特征变化区分出来的心理健康疾病患者，准确率高达78.85%。

此外， AI技术还可以用于量表开发，能进一步的细致识别有心理健康问题的人群。

并且AI可以模拟人类大脑的思维进行分析推测，预测不同药物组合可能出现的不良反应，给心理医生提供建设性的诊断及治疗意见。

提高心理医生和心理咨询师的工作效率，也为及早发现心理健康问题人群进行积极干预提供了可能性。 

AI技术在精神心理健康领域的应用，推进了精准识别和治疗的发展，可以避免患者因病耻感而不愿求治所带来的的延误治疗。

那么在实际心理健康医疗行业的运用中，我们该如何让AI更便捷的融入我们的心理健康生活中呢？

AI技术能够探测有心理健康问题的群体，其具体逻辑是：依托人脸情绪和心理之间的关联，通过用户的情绪表现以及检测时段等特点来推断其心理健康水平。

如：过度化自我聚焦、偏差式社会比较、压抑型认知图式以及隐含伤感类自我呈现等心理状态。

以此来判断用户是否出现心理问题。

AI面部筛查能够实现逻辑推理和逻辑判别，通过专用摄像机采集测评对象的头颈部高帧率视频影像，捕捉其头颈部的三维运动轨迹。

通过分析视频中人物的生物特征及其向量数据，基于生理学和心理学相关的算法建模得出相应的心理和生理参数。

基于测量的心理和生理参数，结合独有的算法模型，生成测评对象的身心健康状态。

让心理健康水平划分等级严谨明确，被测人登录系统参与测评后，系统会自动根据测评结果进行预警等级划分，并提供相应的跟踪建议。

方便管理者对异常人员(自杀、自伤、攻击等行为)进行评估，并采取相应的干预手段

由此可见，应用AI机器人学习等相关技术识别自杀相关信息并进行筛选，以便让专业精神科医生或心理咨询师介入到高风险人群中，能有效预防不良后果的发生。

当下，AI人工智能与心理圈正在加速融合，华怡心辰也一直在心理健康数字化的浪潮中破浪前行，持续把AI融和心理学，不断引领心理健康行业新风向！

华怡心辰即将推出AI多维心理测评系统，敬请期待！