数据集：2000-2026 年倒闭的心理健康创业公司，按 18 个字段编码
文章摘要
这是一份公开数据集及其配套报告，作者是 Mentalium（一款语音优先的 CBT 日记应用）的团队成员 P. Trubetskov。数据集收录了 2000 年至 2026 年间退出市场的 542 家数字心理健康机构——包括关闭、破产、被收购、转型和整合，全部以 CC BY 4.0 许可发布，页面明确写着「不用填表、不用留邮箱、不用注册」。
数据以四个文件提供：主表 mh-graveyard-companies.csv（542 行，每行一家公司）、同样字段的 JSON 版本、mh-graveyard-labels-rationale.csv（1084 行，记录每一个分类标签背后的书面推理），以及包含完整数据字典、方法与局限说明的 README。
每家公司最多编码 18 个字段：商业模式、实际付费方、融资额、退出原因、临床证据、是否有医学背景的联合创始人、收入模式、退出规模、国家、经营年限等。在此之上还有四条独立的分类轴：产品是什么（product_type）、组织属于哪一类（entity_type）、产品是替代临床医生还是围绕临床医生构建（care_mode），以及是否有真人临床医生在环。另外还有一个不属于分类的字段 key_mistake——用一段文字说明究竟是什么杀死了这家公司。
页面最有说服力的部分是它把主要发现做成了可自行复现的形式，直接给出一段十来行的 Python 代码，读 CSV 后按付费方分组计算死亡率。给出的关键切片包括：
- 消费者付费：n=258，死亡率 53%，退出率 32%
- 机构付费（雇主 / 保险公司 / 诊所 / 医院 / 学校）：n=254，死亡率 21%，退出率 57%
- B2C：n=210，死亡率 53%；B2B：n=214，死亡率 24%
- 一次性买断：n=26，死亡率 85%
- 有医学背景联合创始人：n=156，退出率 47%；没有：n=254，退出率同样是 47%
- 临床替代型 + 机构付费：n=22，死亡率 50%；照护交付型 + 机构付费：n=69，死亡率 9%
作者据此给出核心结论：谁付钱对存活的预测力，远远强于创始团队的任何特征。有临床医生做联合创始人对退出率的影响是零——47% 对 47%。
页面对方法上的弱点也相当坦白。四条分类轴不是人工编码的，而是由 LLM 智能体阅读每家公司的完整描述、对照一套固定分类法打标签。作者直接写道「这是方法中最薄弱的部分，这也正是为什么每一个标签的书面推理都随数据一起发布——好让编码可以被检查而不是被信任」。他还明确区分：事实性字段（融资、日期、国家、结局）来自 Crunchbase、CB Insights、Tracxn、公开的死亡池数据库、应用商店下架记录、Ahrefs 域名数据和行业媒体，而非来自这一轮分类。他甚至说：「如果你发现你不认同的标签，那是你能用这份数据做的最有用的事。」
局限部分同样直白：这是一座墓地而不是随机样本，里面每家公司都已经离开市场，所以这些比例是组与组之间的比较，不是失败概率；融资额只有 59% 的公司披露，涉及钱的切片只在这部分上跑；样本约 67% 来自美国和英国；观测数少于 25 的分组只显示方向而非精确数值。作者还提醒：被收购也不等于成功，其中一些交易是破产清算中的贱卖。
数据之上还有一份 406 页的完整报告《心理健康创业公司墓地：542 家死亡公司，七种模式》，包含七项发现、完整的公司故事目录，以及展示每个结论背后算术的附录。作者说明了动机：他是在开发 Mentalium 的过程中整理这份资料的——在把数年时间投入这个赛道之前，他想弄清楚为什么这里躺着这么多尸体。
HN 评论精华
这条帖子只有 31 分、20 条评论，讨论稀疏，而且很大一部分并没有落在数据本身上，而是绕着「这份数据该不该公开」和「这东西是不是 AI 生成的」打转。作者 trubetskov 全程在评论区亲自回复。
一场关于 HIPAA 的误会
- orsenthil 开场就问：「这不是应该是私有数据集吗？」被追问原因时他只答了四个字：「心理健康数据。」
- harvey9 反问：「你是认真的吗？这是关于公司的数据，不是你的心理医生的问诊记录。」
- VCFundedGenYer 接上说「HIPAA 是真实存在的，应当被尊重」，并加了一句「这项研究看起来是 LLM 生成的，所以它是否准确、是否合规的所有信心都没了」。harvey9 回应：「我不在美国，但猜测 HIPAA 不适用于一家公司的财务申报文件。LLM 在这里是无关的。」
- anigbrowl 也指出，作者是从公司备案等公开信息里整理出来的，作为报告的补充材料发布，「看起来你根本没读随附的说明」。
- 作者 trubetskov 亲自回复：「为什么应该是私有的？我们是从公开来源收集、非常仔细地分析后才打上所有标记的，所以我认为没有任何法律能说『把它设为私有』。」
- 这条子线还夹了一句时代味十足的插曲：timeisapear 反问「这条父评论是不是 AI 生成的？」，whydoineedthis 回了句「我知道你是 AI，那我是什么？」
对报告质量的质疑
- jabiko 提出了最具体的批评：从第 20 页开始，报告看起来就像有人让 AI 做了个 HTML 页面然后直接转成 PDF——每家创业公司分析的标题上方漂浮着位置错乱的「日历」「钱袋」「地球」emoji。他的结论是：「我怀疑没有任何人读过这份 391 页的报告，包括作者自己。」
- trubetskov 回应：「你猜错了。我们做这份报告是为了修正自己的战略，然后决定公开。所有数据都经过准确核查，所有数字和算术你都可以自己验证。」
唯一贴近数据本身的讨论
- palmotea 问了个很多人会问的问题：这里面包不包括那几家「ChatGPT 上套个薄壳来『帮助』抑郁症/ADHD 患者」的蠢创业公司——就是 ChatGPT 出来两秒钟后冒出来的那一批。他描述这种模式为：「我想当创始人，我没有专业能力、对领域只有肤浅理解，但我有点技术，所以这是一个被我包装成『对你最好的东西』的非解决方案。」
- trubetskov 回答说是的，包括；并补充「这类创业公司没有未来」，最有名的 AI 治疗师替代者之一 Woebot 已经用它的破产和烧掉的一亿多美元投资证明了这一点。
- calvinmorrison 补了一句更犀利的模式：「『这是违法的，但因为我们有 VC 和一个 App，所以现在完全没问题』——参见 Uber 的剧本。」
关于赛道本身
- cyanydeez 提出了一个宏观论断：心理健康变现的问题在于「让人感觉好起来是不赚钱的」；而资本主义大部分领域的问题也一样——从有问题的人身上赚的钱，比解决问题赚的钱更多。作者回应说并非每个案例都如此，他认为 Mentalium 是一个很有用的工具，是他为自己做的，他非常清楚它解决了什么问题。
- w10-1 给了一条温和的鼓励：事后复盘非常有用，尽管往往不受欢迎；他欣赏顶层摘要、觉得方法看起来有前景，但没时间去梳理数据和细节——而这两种反应都很常见，所以不必因为批评而气馁。作者回应说他们这项研究一开始是「手工」逐个检查能找到的每一家倒闭创业公司，「我可以说我们几乎找全了」，所以读者可以不看每个故事，只读摘要——摘要包含他们所有的思考，也正是他们用来决定 Mentalium 战略的东西。