我覺著是可行的，雖然沒有看過相關方面的論文，我印象中有人做過根據社交網路上瀏覽行為預測使用者抑鬱的機率，提供心理諮詢服務。

目前為止，精神疾病的診斷大部分還是基於臨床觀察和症狀及治療反應的統計分析；近年來，隨著評估和計算分析的進步，開始開發更強大的工具，這給精神疾病的未來帶來了希望。

Grisanzio和他的同事(2018年)研究了497名不同背景人群的成年人，其中包括248名患有嚴重抑鬱症、PTSD和驚恐障礙的患者，以及249名沒有精神疾病診斷的人。研究人員首先使用“主成分分析”分析資料，以確定主要臨床測量的趨勢，然後使用機器學習方法進行“無監督”分析，這種方法不需要人工輸入，而是獨立地識別資料中存在的重要叢集。

在基礎分析(主成分分析)中，研究者發現3個因素佔臨床資料的大多數(71.2%)：快感缺失、焦慮喚醒和緊張。而無監督機器學習分析又得出了6個獨立的叢集。這6個類群與傳統的精神病學診斷具有一定的關聯，下圖顯示了叢集與我們目前使用的診斷重疊的地方：

這項研究有助於從資料驅動的角度理解常見精神疾病的潛在症狀，這項對成人的早期轉診研究為進一步完善臨床應用打開了大門。

人工智慧能不能改善精神疾病的診斷呢？

回答是：肯定是有改善的。

那麼問題來了：能改善多少呢？

答案是：也不會有多少改善。

人工智慧可以把所有精神病診斷的標準、細則都儲存在系統裡。但是，如何診斷？怎樣才算是精神病，這中間要考慮的因素太多了。

文化就是其中一個非常重要的因素。舉個例子，一個印第安人，在紐約生活，他感到很痛苦，因為周圍的人不接納他的行為。

如果按照紐約人的視角，這個印第安人簡直是“病人”，他居然不穿衣服，而且滿身都是各種奇怪的裝飾。

如果他還不和周圍的鄰居說話，甚至因為文化差異而起衝突，就更說明“有病”了。

一個人的性格，是先天造成的，還是後天造成的，怎麼判斷？

一個人的心理活動是無形的，看不見摸不到，這也就罷了，人類還有一個特點——口是心非。讓機器怎麼判斷？

這些因素，是人工智慧能解決得了的嗎？

人工智慧看起來再精明，也終究是人設計的系統。人的智力都尚且有限度，更何況人造出來的機器。

時至今日，人類設計的機器也只會做兩件事：開電閘——關電閘。