音樂治療技術：人工智能時代音樂療法的創新發展

音樂治療技術：人工智能時代音樂療法的創新發展

　　音樂療法是一門集音樂學、心理學和醫學為一體的綜合性交叉學科。在人工智能的賦能下，音樂治療技術在“診斷—治療—評估”的全過程有了創新性發展。

　　音樂療法（Music Therapy）誕生于1940年的美國，并逐步發展成為一門集音樂學、心理學和醫學為一體的綜合性交叉學科，是音樂在藝術欣賞和審美領域之外的重要應用。用音樂調治身心是我國傳統的怡情養性之法，西方國家也將其作為一種臨床治療方法廣泛應用于精神病治療、老年陪護、特殊教育、胎教早教、美容駐顏、睡眠減壓等領域。

　　音樂療法對個體的干預依托于音樂的4種基本功能。一是生理共振作用。音樂可以通過大腦邊緣系統調節軀體運動、自主神經及大腦皮質，同時作為一種聲波，可以與個體的生理頻率發生共振并加強神經元之間的聯結。二是心理共情作用。音樂能夠以一種非語言化的方式直接影響個體情緒，并創造意向世界與想象空間。三是社會共融作用。音樂能夠提高人際交往能力、語言溝通能力和自我克制能力，影響人與人之間的關系。四是審美共享作用。美的音樂可以喚起美的體驗，喚醒內心積極的力量，使個體享受生命的歷程�；�于音樂的四大功能，現有的傳統治療手段主要包括接受式音樂療法、再創造式音樂療法、即興演奏式音樂療法等。

　　盡管音樂療法的效果得到了普遍認可和接受，但是其現有的技術手段仍然存在靶向不準（缺乏病理針對性，忽視個體差異性）、費時費力（人工成本高、場地受限）、專業性低（療效評估指標不成體系，也不夠客觀）和隱私泄露等方面的缺陷。自然語言處理、機器視覺、語音識別等領域的高速發展為音樂療法“診斷—治療—評估”的全過程創新提供了思路。

　　癥狀診斷：AI“心理醫生”多模態情感對話系統

　　音樂療法要做到精準施策，首先必須進行“望聞問切”。通過建構AI多模態情感對話系統，關聯語言、面部表情、肢體動作等多方面的信息，基于語音識別模型、意圖識別模型、多模態情感計算算法、閑聊模型、心理咨詢自動問答、語音合成技術等，在人機交互過程中建立起立體的個人畫像，包含用戶社會屬性、心理特征、行為特征、生活習慣、興趣愛好、患病成因等，抽象出一個標簽化的患者模型。同時，基于預訓練的語言表征模型（BERT）的邊界增強神經網絡分類算法，對以往心理療法的案例進行處理，建立專病知識圖譜，從而使患者模型與專病對應策略形成映射關系，自動生成個性化的音樂治療計劃，可廣泛應用在心理疾病初診或遠程診斷領域。同時，AI多模態情感對話系統也可以輔助醫生開展更加全面的病情分析，確定患者心理問題誘因，以及是否存在癥候疊加，為音樂處方的開具提供依據。

　　精準施策：靶向音樂治療系統

　　音樂處方對臨床治療起著關鍵性作用，其優化主要包含兩個方面的內容。一是對功能性音樂本身的系統整理和分類。首先，應該建立中華音樂療法資源庫，特別是充分利用豐富的中國民歌和戲曲藝術資源，可以與通俗歌曲、古典音樂等形成有益的補充。其次，根據節拍、律動、流派、和聲、樂器、情緒等構建分類器，面向不同的心理治療用途，如軀體放松功能、場景描述功能、情感情緒功能等，實現對癥下“樂”。二是對音樂療法的技術手段進行改進，如通過語音合成技術進行指導語聲音塑形、通過自然語言處理方法進行歌曲填詞技術的優化、通過音樂合成技術對器樂即興演奏過程進行優化、基于計算機仿真系統輔助歌曲演唱中的呼吸訓練、依托生成對抗神經網絡（GAN）創作個性化歌曲等。

　　療效評估：主客觀聯合評估系統

　　當前，對音樂療法的效果評估主要體現在醫生對患者的行為觀察和量表評估上，評估過程帶有較強的主觀性和經驗性。評估應該借鑒循證醫學的核心思想，也就是在醫生經驗和患者主觀報告的基礎上，更加強調醫療決策中最佳外部證據的運用。一方面，借助機器學習和自然語言處理的方法，（半）自動化完成海量文獻的薈萃分析（Meta分析），找到療效評估最有效的證據。另一方面，運用傳感器獲取個體的行為軌跡（如眼動、面部肌肉運動、肢體行為等）、記錄人體的生理指標（如腦電、心率、肌電、呼吸的變化等）并開展數據分析，可以得到科學的、客觀的、可量化的臨床癥狀改善評估結果，解決了事后報告、社會期許偏差、主觀性強等問題。

　　隨著中國經濟的蓬勃發展，產品迭代、業態升級、模式變革、科技創新等加速演化，廣大社會生產的參與者在享受發展紅利的同時，也面臨巨大的工作和生活壓力，出現心理疾病的風險呈加速上升趨勢。人工智能時代的到來為降低音樂療法的成本而廣泛普及提供了可能。音樂療法不僅可以應用于臨床患者，而且可以作為一種常規的預防保健手段，應用于心理亞健康人群，有助于實施“健康中國行動”和實現2035年遠景目標，以及貫徹我國衛生健康領域“治病于未病”的思路。

　　裴冠雄，之江實驗室研究中心聯合支部委員會副書記、博士后聯誼會副秘書長、助理研究員，曾主持中國博士后科學基金項目、浙江省社會科學界聯合會項目等。

　　李太豪，之江實驗室人工智能前沿理論研究中心負責人、研究員，浙江省海外高層次人才計劃專家，曾任美國哈佛大學研究員、Flatley創新實驗室首席科學家，主持或參與國家自然科學基金重點項目、面上項目和北京市高精尖項目等十余項。

　　汪嚴磊，德勤中國創新部門Catalyst業務經理、創新科學家，中國技術經濟學會神經經濟管理專業委員會副秘書長，中國心理學會會員，美國心理學會會員，國際羅夏與投射測驗法學會會員。

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