人工智能可以改善心理健康护理并弥补人员不足

人工智能可以帮助改善心理健康护理，使其更加有效，并解决人员问题，这些问题可能会在未来十年内影响心理健康领域。人工智能可以从数据中推导出复杂的模式，这些模式甚至受过训练的精神病学家和临床医生也很难看到。另外，据Time报道，人工智能可以帮助弥补心理健康护理工作者的严重短缺，为患者提供在与临床医生相处之外的支持。

在接下来的五年里，预计美国心理健康系统可能会缺乏约15600名精神病学家，根据国家行为健康委员会发布的一项研究。这意味着临床医生和其他心理健康专业人员的时间和资源将会很紧张。即使现在，临床医生通常也不会花太多时间与患者相处，偶尔会在几个月内只见一次患者。

人工智能最近在医学领域做出了巨大的贡献，提高了诊断的准确性，使用计算机视觉来发现医学图像中的微妙模式，并为患者设计出更好的治疗计划。心理健康护理与身体健康护理不同的一点是，它需要很高的感知和情商来诊断和治疗患者，但人工智能仍然可以对该领域产生有益的影响。机器学习分析数据和提取模式的能力，包括那些人类难以注意到/解释的复杂和微妙的模式，可以帮助心理健康专业人员治疗和支持他们的患者。

高级数据分析技术可以改善某些心理健康状况的诊断，例如双相情感障碍，并且诊断越早，患者就可以更快地接受适当的治疗。此外，人工智能还可以通过让医生远程与患者交互或自动收集和分析数据来帮助临床医生，这些数据可以用来更新治疗计划。

目前，有一些应用程序利用人工智能来支持那些有心理健康问题的人。Woebot，例如，是一个使用认知行为疗法原理的聊天机器人，帮助人们跟踪他们的情绪并管理思维模式。未来几年可能会看到人工智能在心理健康领域的更复杂的应用。正如辛辛那提大学医学院的精神病学家亨利·纳斯拉拉博士向Time解释的那样，有一些方法可以用来推断患者的心理健康状态，例如，缺乏语音情感表达往往与抑郁症有关，或者与精神分裂症有关的词语使用不连贯。

临床医生经常使用这样的语音模式来诊断患者，人工智能算法可以潜在地发现人类无法发现的微妙模式。最近，彼得·福尔茨，科罗拉多大学博尔德分校的研究教授，他和他的同事创建了一个应用程序，要求患者进行各种口语练习，收集他们的语调和情感状态数据，当他们回答有关情绪状态的问题和讲述故事时。然后，这些数据由人工智能系统分析，比较这些片段与更大患者群体的音频片段，以发现潜在的心理健康问题。当在两个不同地点的225名个体中测试时，该应用程序的性能至少与临床医生一样好，能够检测到心理健康障碍或痛苦的症状。同样的模式识别也可以应用于书面语言，分析词语选择和词语使用顺序。

创建基于人工智能的心理健康诊断工具存在一些值得注意的障碍。其中最大的问题之一是临床医生和精神病学家自己经常对诊断所需的标准存在分歧，例如，抑郁症是基于各种尺度和标准的。其他问题，如患者报告的数据可疑的可靠性，也可能阻碍设计诊断人工智能工具的努力。即使人工智能和心理健康研究人员自己也强调，他们的工具不打算取代人类精神病学家，并承认他们的局限性。然而，随着数据收集的改进和模型变得更加复杂，心理健康诊断人工智能的可靠性可能会增加。最后，通过自动化临床医生必须处理的许多耗时过程，人工智能可以让心理健康服务提供者花更多时间与患者相处，这本身就是一个值得的目标。