text: 在过去十年中这个危机变得越发严峻，许多以人工智能（AI）为核心的数字化解决方案为扭转我们心理健康的恶化带来了希望。很多科技公司和大学都正在开发新的工具，它们具有强大的诊断和治疗能力，可为大量人群提供服务，并且花费合理。
  AI解决方案的到来恰逢其时。国家面临着精神病学家和其他心理健康医师严重短缺的问题，这种情况使危机进一步加剧。联邦政府认为，近40％的美国人居住精神健康专业人员缺乏的地区；在美国超过60％的县在其境内没有一名精神科医生。而有幸住在精神保健服务充足的地区的人往往付不起诊疗费，因为许多治疗师不接受保险支付。
  相反地，无数未确诊患者默默承受病痛，或寻找急诊室和初级保健医生进行治疗。例如，患有抑郁症的患者平均每年向他们的初级保健医生求诊超过五次，而没有抑郁症的患者则少于三次。因此，尽管精神健康治疗似乎仅占雇主健康开销的4％，但实际上它与近四分之一的开销有关。
  虽然有些人可能认为对精神健康服务进行数字化没有人情味，但在某些情况下，人工智能的固有匿名性特征反倒是个优点。患者向从来不认识的治疗师倾诉问题时往往感到尴尬，而使用AI驱动的工具可以让他们卸下防卫。与治疗精神科医生或心理学家相比，人工智能诊疗的成本更低。这些优势有助于AI工具找出未确诊患者，加速必要的治疗，并提高治愈的几率。
  与医疗保健和其他行业的所有数字化工作一样，这些新工具也会带来风险，尤其是患者的隐私问题。随着越来越多的记录被数字化，医疗健康数据已成为黑客的主要目标。但黑客盗取数据是一回事；获取每个患者最私密的详细信息会带来全新的风险-特别是当这些细节与消费者数据和社交网络登录相关联时。提供商必须从一开始设计解决方案的时候就考虑到一些防范措施，例如存储尽量少的个人身份识别数据，定期删除分析之后的会话记录，以及对服务器本身的数据进行加密（而不仅仅是通信）。
  AI供应商还必须处理好AI技术所固有的局限性，例如机器学习倾向于根据种族、性别或年龄的不同区别对待。例如，使用语音模式检测精神疾病的AI工具如果只使用了来自一个人口统计组的语音样本进行训练，则诊断该组别外的患者时可能会导致错误警报和错误诊断。同样，如果一个虚拟治疗师主要使用科技公司员工面部进行了训练，那么它不太可能有效地阅读女性、有色人种或老年人的非语言特征-因为这些人中从事科技工作的比较少。为了避免这种风险，AI供应商必须认识到这种趋势并使用与研究临床医生相同的严格标准来开发AI工具，像他们一样去努力寻求可以代表整个社区的测试组。
  更广泛地说，AI的规模化应用既可以是福也可以是祸。使用AI，一个欠考虑的编程选择会有伤害数百万患者的风险。正如药物开发一样，我们需要严密的监管，以确保大规模治疗方案仍然安全有效。
  但只要有适当的保障措施，有确凿的证据表明人工智能在抗击精神疾病的斗争中可以提供强有力的诊断和治疗工具。下面，我们将研究四种最有希望的方法。
  让人类变得更好。在最基本的层面上，AI解决方案可帮助精神科医生和其他心理健康专业人员更好地完成工作。他们比人类能更快地收集和分析大量数据，然后建议有效的方法来医治患者。
  Ginger.io的虚拟心理健康服务-包括视频和基于文本的治疗和辅导课程-提供了一个很好的范例。通过分析过去的诊断结果和使用移动设备收集的实时数据，Ginger.io应用程序可以帮助医生跟踪患者的进展，确定危险时刻，并制定个性化的护理计划。在一项为期一年的Ginger.io用户调查中，72％的人表示抑郁症症状的临床表现显着改善。
  预见问题。机器学习工具也正在补充和改进心理健康诊断，这些工具可根据经验和新数据自动扩展其能力。一个例子是QuartetHealth，它可以检查患者的病史和行为模式，以发现还未确诊的心理健康问题。例如，它可以根据某人是否反复去医院看不存在的心脏问题来标记可能的焦虑。
  患者被查出严重的身体疾病或接受治疗后，可能会感到抑郁或焦虑，这时Quartet可以建议发起主动随访。Quartet已经被很多保险公司和雇主医疗计划所采用，已经为一些用户减少了15％至25％的急诊就诊和住院治疗。
  机器人医生。所谓的聊天机器人咨询是另一种有成效的人工智能工具。聊天机器人是一种模拟人类对话的计算机程序，它提供了文本或语音的AI交互接口。在精神健康方面，这些机器人正在被雇主和健康保险公司投入使用，用以找出可能存在药物滥用、抑郁或焦虑的个人，并提供方便、成本合算的护理。
  例如，Woebot是斯坦福大学在2017年由临床心理学家开发的聊天机器人。它使用了具有40年历史的“认知行为疗法”技术的电脑版本来治疗抑郁和焦虑-这是一种高度结构化的谈话心理疗法，旨在通过少量的会话来改变患者的负面思维模式。
  在一项针对患有抑郁症的大学生的研究中，使用Woebot的人在短短两周内有了接近20％的改善，而评判是基于一个叫做“PHQ-9”的评分体系，这是评测抑郁症的常见指标。Woebot在研究组取得成功的一个原因是参与者参与度很高。而花费的成本非常低，每月只需39美元，大多数参与者几乎每天都与机器人交谈-这种参与程度在面对面咨询时根本不会发生。
  下一代方案。今天的心理健康AI解决方案可能只是一个开始。南加州大学创意技术研究所开发了一位名叫Ellie的虚拟治疗师，或许为未来的发展方向有所启示。Ellie远远超过通常的聊天机器人-她还可以捕捉非语言信息并做出相应的反应。例如，她已经学会了什么时候赞许地点头，或者适时发出“嗯哼”来鼓励病人继续。
  Ellie是通过在电视屏幕上以3D呈现的形象，通过使用不同的算法来确定她问什么问题，做什么动作和手势。该程序可以观察患者面部66个部位，并且可以注意到患者的的语速和回答问题前的停顿时长。艾莉的动作、神态和语言都很像一个真正的治疗师。但也并不完全，她不是一位真正的医师，这对于害怕真正医师的患者来说是一个优势。
  在一项最近从阿富汗返回的士兵的研究项目中，相比军方管理“战后健康评估”而言，Ellie发现了更多的创伤后应激障碍（PTSD）证据。甚至艾莉能够识别患有创伤后应激障碍的人们的某些共通的“线索”。有高达20％的退伍军人不得不面对创伤后应激障碍，自杀率惊人，所以像Ellie这样的解决方案的潜在影响是非常巨大的。
  与所有潜在的变革一样，人们必须制定出相关限制措施和保险机制。然而，毫无疑问的是，我们正处于心理诊疗人工智能革命的前夕，这一革命有望实现更好的服务和更高的治疗质量，并且成本很低。
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