为抑郁症防治提供新思路，如何开发一款游戏化数字疗法产品

7月5日晚，知名歌手李玟的姐姐李思林在社交网站上发布消息称，李玟因长期患有抑郁症于7月2日在家中轻生，经治疗无效于7月5日与世长辞。

作为本世纪初活跃于乐坛的歌手，李玟向来以乐观积极的面貌示人，她的离世也让大众对于平时不为人关注的抑郁症有了新的认识和了解——这是一种切实的需要治疗的疾病，而非“想不开”。

在此之前，动脉网收到了游戏从业者对开发抑郁症游戏化数字疗法的一些见解。我们希望本文能够为抑郁症的治疗康复提供一些新的思路，也希望随手可得的游戏可以帮助一些潜在的抑郁症患者。

作者简介：Martian，游戏制作人、策划、程序员（添加文末二维码联系）

（编者按：本文为第三方投稿，动脉网仅提供发布途径，其观点仅代表作者本人，不代表动脉网立场。若有侵权请联系动脉网处理）

2019年2月，北京大学第六医院黄悦勤教授等在《柳叶刀·精神病学》在线发表研究文章，对中国精神卫生调查（CMHS）的患病率数据进行了报告，这是中国首次全国性精神障碍流行病学调查。调查显示，我国公民抑郁症的终生患病率（在一生当中得过抑郁症的患者所占总人口比率）为6.8%。照此计算，超过9500万中国人一生当中得过抑郁症。然而，目前国内抑郁症患者就医率仅为9.5%，治疗率更低，仅为6.8%。这意味着大部分抑郁症患者没有得到必要的治疗，那么造成这一现象的原因是什么呢？

一方面，从提供服务的角度来看，我国总体精神卫生医疗资源供给不足。目前，我国每10万人中只有5.13名专业精神科护士和2.13名专业精神科医生，且有限的精神科医疗资源分布不均，主要集中在发达城市。

另一方面，从患者需求的角度来看，普及精神卫生知识和提高公众对疾病诊疗的认知也亟待加强。调查数据显示，82%的抑郁症患者在综合医院完成首次就诊，但综合医院内科医生对心境障碍患者的平均识别率仅为15.9%。此外，患者对自身病情的认知不足以及病耻感的存在，也是导致低就医率和治疗率的另一个主要原因。

根据病情严重程度的不同，抑郁症的干预方式也不太一样。轻度郁抑症及在此之前的焦虑压力可通过目前广泛应用的认知行为疗法（Cognitive-behavioraltherapy，CBT）干预缓解；中重度抑郁症患者则需要药物干预，但在药物治疗的同时辅以行为疗法被认为具有更好的效果。

随着数字技术的发展，我们手头逐渐有了可以解决当下抑郁症治疗痛点的新“武器”。电子游戏就是其中之一。

随着数字娱乐产业的迅速发展和游戏文化的普及，电子游戏逐渐被人们视作艺术的一种形式，被赋予了“第九艺术”的称号。作为近几十年来崛起的一种娱乐文化形式，它拥有广泛的受众和社群，也在逐渐成为文化、艺术的一种表达形式。

传统意义上，电子游戏并不具备相应的治疗功能。但大众在不断的实践中发现，某些情形下，电子游戏确实可以有效地释放压力，改善心理健康状态。2016年，当时知名的新媒体VICE曾介绍了名为Hamish Black的苏格兰歌手通过玩《黑暗之魂》这款电子游戏治疗抑郁症的真实事件。

（编者按：《黑暗之魂》是一款知名ARPG游戏，以其极为苛刻的游戏难度和对玩家的“恶意”著称）

“《黑暗之魂》并不像市场营销中所说的那样严峻和可怕，”事实上，Black开始认为这款高难度游戏是对生命的赞美。"我在游戏中死亡的次数多得可怕，实在是很滑稽。这让死亡变得微不足道，不再是最重要的事情。它是关于生活和坚持不懈。即使是在这个对你的存在感到完全无动于衷的世界上。

Black在采访中表示他找到了一个能理解其所经历的游戏。他就像游戏中被选中的不死人，在一个对他的存在无动于衷的世界中生存和发展。“有一个游戏向我反映这个想法是我觉得抑郁症避免复发的最大原因之一。”

并不只是Black有这样的感受，在相关游戏的社区中，也有一些玩家对此表示了认同。

当然，严格意义上来说，这顶多算是一种偶然，无法套用到所有的场景下。因此，更进一步的则是开发功能性游戏，进而发展为游戏化的数字疗法。

所谓功能性游戏是一种区别于传统游戏的特别游戏种类。其目的不是为了娱乐玩家，而是在娱乐性的基础上追加实用性。让玩家在进行游戏的同时也可以感受或者学习到更多的内容，拥有更多的教育意义或者实用功能。

至于数字疗法则向医疗应用更迈进了一步，它属于数字医疗的范畴，是指利用数字技术和软件应用来提供医学干预和治疗的创新方法。它结合了医学、科技和数据分析，旨在改善患者的健康状况、管理疾病和促进康复。

相较于传统的数字疗法，游戏化的方式以其独特的趣味性和生动性，让用户更加轻松地融入虚拟场景，将心理健康服务注入游戏化元素，使治疗过程更具娱乐性和趣味性，用户不仅可以随时随地得到心理服务并实时记录各项心理指标，还能够体验游戏的乐趣。游戏化心理治疗的时间可灵活设置成固定时间、随机时间、用户自定义和事件定义等形式。因此，游戏化的数字疗法具有可及性高、治疗成本低、时效性强等优势。用户可以随时随地通过移动设备得到心理健康服务，不受时间、空间、治疗条件等约束。研究人员和临床工作者可以根据治疗效果及时调整治疗方案，提高治疗的有效性和精准性，未来有望持续深入渗透到心理健康领域的预防、诊断、治疗、康复等各环节中。

开发一个CBM-I游戏化数字疗法主要有以下几个关键节点：

第一步，需要进行充分的用户调研，根据调研结果确定产品的目标治疗人群。假设产品的目标人群为青春期或者青年女性。青春期女性可能面临心理压力可能有学业压力、社交压力和关系问题、身体形象和自尊心问题、家庭问题等等。

第二步，基线评估阶段。在开始游戏化CBM-I治疗之前，专业医护人员将通过量表进行一次评估，以了解用户的抑郁状态。包括心理评估、访谈或问卷调查。根据评估结果，医疗人员与用户一起制定治疗目标。这些目标可能是关于改变特定的认知偏差、提高积极认知或自我认同感等。用户需要在每次完成游戏任务后，对当下的心理状态进行评定，主要包括正负性情绪评分、抑郁状态评分。

第三步，根据治疗周期来设置每周的游戏目标。这里假定治疗周期为8周。

第1周任务：介绍CBM-I的基本原理和目标。确定用户的基线数据，主要是针对抑郁症状的评估。启动游戏化CBM-I应用程序，并向用户提供软件登录和产品使用说明。用户将通过特定的游戏化应用程序参与CBM-I治疗。这个应用程序可能包括各种游戏化元素，例如任务、关卡、成就、排行榜、角色扮演等。用户在游戏中扮演特定的角色，通过完成任务来改变他们对情境的解释。任务可能包括辨别情境中的关键信息、重构消极解释、产生积极解释等。这些任务旨在训练个体更加客观、中立和积极地解释周围的情境。

第2周任务：引导用户了解和识别常见的认知偏差，如过度推理、过度一般化等。提供CBM-I训练任务，帮助用户在游戏化情境中识别和修正认知偏差。比如：用户需要操纵游戏人物完成动作，当看到代表积极情绪的笑脸时，向上滑动滑块；当看到代表消极情绪的哭脸时，向下滑动滑块。

第3周任务：引导用户认识到自己的消极思维模式，并将其与现实情况进行比较。提供CBM-I游戏任务，帮助用户在游戏情境中寻找积极的解释和替代思维。

第4周任务：引导用户理解情绪和行为之间的关联，以及如何通过修正认知偏差来改善情绪和行为反应。提供CBM-I游戏任务，帮助用户在情绪激发的游戏情境中运用修正后的正确认知策略。

第5周任务：引导用户思考和发展积极的自我评价和自我对话方式。提供CBM-I游戏任务，帮助用户在自我评价中采用积极、客观和合理的态度。

第6周任务：引导用户了解自己的核心信念和价值观，并分析它们对思维和情绪的影响。提供CBM-I游戏任务，帮助用户在核心信念和价值观的基础上培养积极的认知模式。

第7周任务：提供用户关于游戏化数字疗法的总结。提供CBM-I游戏任务，帮助用户回顾之前的游戏环节，回顾通过CBM-I游戏对缓解抑郁症状的益处，帮助用户使用游戏中的CBM-I技能提升日常心理健康水平。

第8周任务：提供用户抑郁症状的评估工具，评估用户在游戏话数字疗法期间认知偏差修正的效果，主要针对抑郁症状的变化。

第四步，分析和总结用户的治疗进展，由临床专家提供个性化的反馈和后续治疗建议。在每周的CBM-I游戏任务中，确保游戏任务具有适当的挑战性，并根据用户的行为进行调整。同时，鼓励用户在每周的游戏后记录他们的体验和反思，以便他们更好地应用CBM-I技巧于日常生活中。

第五步，为了检验疗法的效果，可以使用使用常用的抑郁量表，如症状自评量表-90（SCL-90）、汉密尔顿抑郁量表（HDRS）、患者健康问卷（PHQ-9）和贝克抑郁量表（BDI）等，在数字化心理疗法开始之前和数字化心理疗法结束时，对用户进行上述测验的基线评估、定期评估和结束评估，并比较开始前和结束后的抑郁症状数据的变化以评估数字化心理疗法对抑郁症状的影响。

除此之外，还需要设置其他的观察指标，观察用户在日常生活中的功能改善情况。这可以包括睡眠质量、情绪事件、注意力集中、兴趣恢复等方面的观察。这些指标可以提供更全面的了解干预对用户整体生活质量的影响。

近年来，心理学研究者们开始在生态瞬时干预中使用机器学习算法实现心理治疗的自适应定制过程。目前，机器学习算法已被用于识别并预测与压力、抑郁、精神分裂症和酗酒有关的各种状态，为真正的个性化干预创造条件。

例如，一项心理学研究运用强化学习模型中的 bandit 算法，基于过去的治疗对近期抑郁症状缓解结果的影响来调整干预方案。该研究中的干预包含深呼吸和渐进性肌肉放松两种方式。系统最开始以 0.5 的随机概率分配给用户， 一旦收集的数据显示“深呼吸”能够减少该用户的焦虑或抑郁水平，那么系统将增加深呼吸干预的分配概率。这是自适应心理治疗根据经验数据为每个人调整干预方式的基本逻辑。因此，大部分游戏化数字疗法借鉴这种方法，如笑脸任务后，数据发现用户的抑郁情绪得到了缓解，那么后续的治疗过程中将会提高笑脸任务出现的频率。

为了根据个体的反馈调整疗法，可以考虑以下几个方面：

● 干预频率：根据用户的需求和进展，可以调整疗法的干预频率。某些用户抑郁症状严重，可能需要更频繁的干预，而症状缓解较快的人则可能需要更少的干预。

● 环境信息：通过与用户的交流和日志分析，了解他们所处的环境因素对心理健康的影响。根据这些信息，提供针对性的环境调整建议，帮助用户更好地应对挑战。如家庭或工作环境

● 时间信息：用户在日志中记录的时间信息可以提供有关他们情绪和心理状态的线索。通过分析这些数据，可以确定不同时间段对用户的心理健康可能有不同影响，进而提供针对性的建议和干预。如早晨或下午的时间点。

● 心理状态：用户在日志中记录的情绪和事件可以提供关于他们心理状态的信息。通过分析这些数据，可以了解用户的情绪变化和问题的特点，从而提供个性化的建议和技巧。如目前处于积极情绪或消极情绪中。

通过与用户的互动和分析他们的反馈数据，可以根据个体的需要和进展，进行适当的调整和个性化干预，以提高疗法的效果和用户的心理健康水平。

构建自适应模型的基本过程如下：

● 收集和整理数据：根据游戏前的测评得到用户的基本信息、心理特征、心理评估数据和干预方案，对数据进行整理。

● 选择合适的算法模型：常用的算法包括决策树、随机森林、神经网络、支持向量机等。根据数据类型、数据分布、特征选择等因素综合考虑选择合适的算法和模型。

● 验证和训练模型：将数据集随机分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型，使用测试集来验证模型的准确性和泛化能力，根据用户在游戏后完成的抑郁症状评分来训练模型。

● 部署模型：将模型部署于强化学习算法中，通过机器的迭代学习进一步实现自适应和个性化的干预决策。

此外，随着大模型的逐步成熟，算法中也可以加入大模型提升人机对话的拟人度，以提升效果。

一般的游戏开发具有4个核心岗位，分别是策划、程序、美术、测试。策划、程序、美术被称为游戏开发的“铁三角”。

开发抑郁症游戏化数字疗法产品，要对抑郁症病人、心理学、游戏开发等内容有全面清晰的了解。毕竟，数字疗法最重要的是疗效。因此，岗位上需要增加精通抑郁症治疗或者心理学的专业人员，即医学团队。还需要有算法人员对用户在游戏内的行为（比如量表、埋点）等进行实时处理，以给不同程序的抑郁症患者推送不同的玩法内容或者文本文案，下面称做算法岗。因为是比较新的创新产品，所以用户调研和反馈也至关重要，下面称做用研岗。

所以，优化后的团队组成可能是这样：

最后，根据以往的开发经验，还需要关注下面的一些关键点。

产品应该有明确的疗效目标，症状缓解率应该在50%~60%以上。根据疗效目标先敲定治疗框架，治疗周期整体可以控制在8-16周。然后，策划根据治疗框架，设计出游戏框架，包括游戏文案世界观、玩法框架、游戏内资源循环、游戏数值框架等等。

程序的架构非常重要。首先是技术选型，客户端引擎可以用Cocos Creator，Unity等等，服务端引擎可以选择Java，Go，Python等等。然后是程序框架选择，因为产品比较创新，产品和策划的想法容易发生较大改动，程序需要做提前规划，需要有可靠的程序框架支持。然后是开发规范，主程主要制定策划、程序、美术等开发规范，让游戏有条不紊的开发。

美术核心是美术风格的选择。通过市场调研、用户调研等方式，结合成本、时间因素等考量，敲定一个合适的整体美术风格，再敲定UI等风格，使得游戏的整体画面符合大多数目标人群用户的审美。

该产品本质上是软件医疗器械，关于软件医疗器械的相关内容，网上已有诸多资料，本文不再做展开。

以上为本人在积累过往开发过程中的一些感悟，未必正确，也希望各位老师多多交流指正。若需联系交流请添加下列二维码。