情感人工智能（也称为情感计算）在某些医疗保健应用中很少见。是否应该将情绪作为参数？

在过去的25年中，研究人员一直试图教会计算机如何测量、理解和响应人类的情感。在这种情感人工智能浪潮中开发的技术（也称为情感计算或人工情感智能）已经以多种方式应用：捕获消费者对广告的反应；测量学生的课堂参与度；以及在呼叫中心通过电话检测客户的情绪。

正如最近的文献综述所表明的那样，情感人工智能在医疗保健中的应用还不太广泛。在对156篇有关怀孕健康中人工智能的论文进行的仔细分析中，西班牙的一个团队发现只有两篇论文将情感作为输入。他们的评论发表在IEEE Access杂志上，得出的结论是，扩大使用情感计算可以帮助改善孕妇及其婴儿的健康状况。

研究合著者、塞维利亚大学博士生Andreea Oprescu说：“有很多证据表明，压力、焦虑和负面情绪会使孕妇变得更糟。”她指出，考虑到这些感觉的应用程序或可穿戴设备可以更好地帮助检测和监视某些状况。

其他研究人员更不愿将情感人工智能应用于医疗保健。俄亥俄州立大学计算生物学与认知科学实验室主任Aleix Martinez说：“我提醒人们，在与医学诊断或解释有关的任何事情中，都应尝试使用难以理解和估计的变量。使用机器学习和计算机视觉来研究情感和意图。”

在医疗保健中，情感计算已应用于自闭症领域。麻省理工学院教授，情感计算先驱RosalindPicard于上世纪90年代开始设计耳机和微型计算机，这些耳机和微型计算机显示了情感线索，最近，其他公司开发了可穿戴设备，它们依靠人工智能帮助患有自闭症的儿童解释周围人的面部反应。

在西班牙，塞维利亚的维尔根德尔罗西奥大学医院的一组医生对开发移动应用程序或可穿戴设备以检测怀孕健康状况感兴趣，他们与塞维利亚大学的计算机科学家Maríadel取得了联系，探索该领域已经在开发中。

Romero-Ternero的小组使用公认的方法框架审查了健康研究证据，确定了156篇在妊娠研究中使用人工智能的论文。他们发现，在过去的12年中，人工智能已用于检测和监视胎儿健康、先天性先天缺陷、早产风险和妊娠糖尿病。Oprescu指出，大多数研究都处于早期阶段，尚未得到临床测试的支持。她补充说：“对于要在医学领域使用的算法，在医生实际使用它之前，它需要经过大量测试。”

由于情绪压力，焦虑和抑郁与妊娠和分娩期间的并发症有关，因此研究人员还在文献中搜索了包括情绪参数在内的人工智能研究。他们只发现了两个：一个关于先兆子痫与忧虑之间的关系，另一个关于患者对产前检查的反应。Oprescu说：“大多数研究并未考虑患者的情绪方面。”

对于相对年轻的领域，这也许不足为奇。参与妊娠研究的Martinez说，尽管情感计算在诸如图像搜索情感以及教导机器人与人类进行社交互动等领域表现良好，但总体而言，计算机并不擅长于解释人类情感。

虽然情感计算在图像搜索和教学机器人进行社交互动等领域表现良好，但总体而言，计算机在解释人类情感方面并不出色。

这主要是因为我们人类本身并不擅长。一项又一项的研究表明，人们很难知道自己的内在感受，更不用说理解他人的感受或教计算机如何理解。Martinez说，“如果我不知道自己正在经历什么，我将如何告诉您我正在收集一个可以用来训练机器学习算法的良好数据集的经历？对此没有希望。”此外，他指出，理解情感需要考虑变化、文化和背景。

虽然Martinez继续广泛地应用于医疗保健，但要自动记录情绪状态并将其应用于健康工具还有很长的路要走。但是毫无疑问，在包括怀孕在内的许多医疗保健领域中，Oprescu说，“情绪都很重要，我们认为这不应被忽略。”