谷歌|Alphabet X发展监测忧郁症脑波的AI及头戴监测设备
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前身为Google登月计划实验室Alphabet X昨（2）日公布最新的实验性项目Project Amber ， 将开发一脑波侦测结合AI分析的系统 ， 以便提早侦测出忧郁症症状 。
根据世界卫生组织的资料 ， 2017年全球患忧郁的人口高达3.2亿 。Project Amber负责人Obi Felten指出 ， 忧郁症虽然有1000种可能的症状 ， 在不同人身上有不同组合 ， 但今天心理疾病 ， 包括忧郁症的诊断多半是医生经由对病患的专业问卷访谈来评估 ， 但却缺乏公用的客观测量标准 ， 像糖尿病 ， 医师可经由定期测量血糖来调整胰岛素、饮食和运动方案 。忧郁症或焦虑症却没有这样的生理指标 。
这就是Project Amber的目标 。Project Amber团队包含一群由神经学家、软、硬件工程师、机器学习及医疗设备产品人员 ， 他们三年前投入这项计划 ， 目前也和美、英非营利组织如Shift进行早期研究 。本计划希望结合机器学习及医学界运用了96年的测量技术：脑波图（electroencephalography ， EEG） ， 开发可测量脑波、辅助判断的设备 。
【谷歌|Alphabet X发展监测忧郁症脑波的AI及头戴监测设备】Project Amber目标之一是开发低成本、容易使用、但能搜集脑波信号的研究级设备 。他们目前已经和佛州州立大学合作开发了一个由传感器、脑波放大器组成的头戴设备 ， 用以搜集患者的静息态脑波及事件相关电位（event-related potential ， ERP） ， 两者的落差目前是医界认为可用以判断忧郁症的指标 。最后的原型是类似泳帽 ， 方便用户自行穿脱的设备 。
此外 ， 以往的脑波设备收到的信号仍需要神经科及脑波专业人员解析 。Project Amber则希望引入机器学习技术 ， 先行为信息去除大部分噪音及初步判断 ， 以便这些信息可为其他医护人员使用 。为此Project Amber和Google DeepMind团队合作 ， 采用非监督式特征学习（unsupervised representation learning）发展出的自动编码（autoencoder）技术 。研究小组宣称 ， 目前这套技术已经可在较少病例的脑波信号中去除噪音 ， 取得临床上有用的特征 ， 过去在实验室中需要数百测试才能做到 。
Project Amber认为这套系统最适合场景是用作长时间监控 。与Project Amber配合的临床医师希望这套系统 ， 让病人带回家自己戴上测试 ， 以便记录每次回诊之间病患的状况 。医生也希望强化这套系统的预测能力 ， 以便预测哪些人情况比较可能恶化 。
而为了扩大这套系统使用 ， 不只限于脑波 ， Project Amber也将其EEG系统软、硬件 ， 包括机器学习技术开放出来 ， 现已可在GitHub上取用 。
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