人工智能應(yīng)用于心理健康服務(wù)的相關(guān)問題思考

李 瑤 楊 琳

目前正處于第四次工業(yè)時代——“數(shù)字革命”時代的關(guān)鍵點，技術(shù)類型的融合是其核心，人工智能(artificial intelligence，AI)是自1956年以來最受認(rèn)可和被廣泛使用的一種技術(shù)形式[1]。從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、教育到環(huán)境和農(nóng)業(yè)，AI正在成為影響社會各個重要領(lǐng)域的關(guān)鍵工具[2]。在包括精神病學(xué)在內(nèi)的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，AI的應(yīng)用正在穩(wěn)步增加[1]。在全球的醫(yī)療保健系統(tǒng)中，AI可以幫助處理人口數(shù)據(jù)、識別高危人群、為個別患者確定最佳治療方案以及發(fā)展精準(zhǔn)醫(yī)療等[3]。在精神衛(wèi)生保健領(lǐng)域，數(shù)字精神衛(wèi)生已經(jīng)逐漸建立，AI也已經(jīng)開始涉獵精神衛(wèi)生解決方案方面的工作[4]。心理健康從業(yè)者也需要熟悉AI，了解其目前在心理健康領(lǐng)域的使用情況、未來的發(fā)展?jié)摿?，以及在使用過程中需要特別注意之處，并準(zhǔn)備好能夠在實踐中更好地運用AI。

1 AI的概念

AI研究的是如何利用計算機(jī)模擬人類大腦的識別、理解、參與、推理、學(xué)習(xí)、思考和解決問題的能力，并且AI能夠感知外界環(huán)境，進(jìn)一步進(jìn)行思維、學(xué)習(xí)，并輸出相應(yīng)的行為[5]。有學(xué)者將AI描述為在分析復(fù)雜數(shù)據(jù)時使用算法和軟件來近似人類認(rèn)知[6]。AI屬于計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，包括一系列的技術(shù)和方法：機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、語音處理、機(jī)器人技術(shù)和類似的自動化決策等[7]，用于開發(fā)和執(zhí)行人類特有的認(rèn)知過程[4]。

機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的一種主要類型，是自動地從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模型并基于數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的算法[8]。它分為:(1)監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)，其中目標(biāo)是已知的并由人類標(biāo)記的，通過算法學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián)不同來源的各種數(shù)據(jù)流(如社會人口學(xué)、生物學(xué)和臨床測量等)的輸入特征，目的是對新數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)預(yù)測以獲得良好的泛化性能。(2)無監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)，該算法沒有事先提供的標(biāo)簽，其特點是識別輸入特征之間的相似性并發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的底層結(jié)構(gòu)，將數(shù)據(jù)分類，或識別數(shù)據(jù)集的最顯著特征。由于無法將特征與已知標(biāo)簽相關(guān)聯(lián)，數(shù)據(jù)的輸出必須由特定專家解釋以確定其有效性。(3)強(qiáng)化式機(jī)器學(xué)習(xí)，即在模型中使用反饋作為獎勵或懲罰來最大化其性能。其中，監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)最常用[6]。

自然語言處理也是AI的一個重要領(lǐng)域，它特指計算機(jī)如何以非結(jié)構(gòu)化文本的形式處理和分析人類語言[1]，涉及語音識別、自然語言理解和自然語言生成。自然語言處理在分析治療過程的錄音或治療師的筆記時具有重要作用[6]，并且在精神病學(xué)中的應(yīng)用潛力也很大，因為語言的缺陷是抑郁癥、行為障礙、自閉癥、人格障礙和精神分裂癥的常見癥狀，如精神分裂癥患者可能表現(xiàn)為詞匯貧乏、語義不連貫和句法復(fù)雜性降低等[8]。這些屬性可以使用自然語言處理技術(shù)進(jìn)行量化，得到的數(shù)據(jù)可以作為用于心理健康分類或預(yù)測的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入[4]。除此以外，AI還包括隨機(jī)森林、決策樹和支持向量機(jī)等，在心理學(xué)和精神病學(xué)中已被廣泛使用[6]。

2 AI在心理健康領(lǐng)域的應(yīng)用

精神病學(xué)家、心理學(xué)家、政治家和科技公司越來越重視AI在心理健康領(lǐng)域中的作用[7]。AI程序已經(jīng)被開發(fā)并應(yīng)用于精神衛(wèi)生和心理健康領(lǐng)域的各個方面[6]。

2.1 多樣化心理健康數(shù)據(jù)的收集

在心理健康領(lǐng)域，AI科學(xué)家不斷開發(fā)各種數(shù)據(jù)驅(qū)動的應(yīng)用程序作為“電子健康”工具，包括智能手機(jī)、可穿戴/手持生物傳感器、社交媒體和其他基于網(wǎng)絡(luò)的活動等[3]。多樣化的數(shù)據(jù)通過對患者進(jìn)行實時自我監(jiān)控以及數(shù)據(jù)處理和分析來支持個性化服務(wù)，進(jìn)一步建立并擴(kuò)展了個體的電子健康檔案[3]。除了來自問卷、效果測試和臨床訪談的經(jīng)典數(shù)據(jù)集之外，在心理健康領(lǐng)域中還有三類數(shù)據(jù)較為重要[9]。

2.1.1 感官數(shù)據(jù)

感官數(shù)據(jù)是從心率傳感器、身體活動傳感器或其他移動應(yīng)用程序收集的數(shù)據(jù)，以評估個體精神癥狀、情感、行為和認(rèn)知的動態(tài)變化[7]。生態(tài)瞬時評估是在自然環(huán)境中收集實時的數(shù)據(jù)，收集數(shù)據(jù)的工具包括智能手機(jī)、智能手表、腕帶、服裝和帶有嵌入式傳感器的貼片等，可用于測量心肺功能、運動模式、汗液分析、組織氧合、睡眠和情緒狀態(tài)等[6]。對這些生物標(biāo)志物的收集與分析可以幫助早期識別精神障礙，并進(jìn)行及時干預(yù)[9]。

例如，智能手機(jī)或智能手表能夠?qū)崟r捕捉精神分裂癥患者的行為和心理狀態(tài)，有助于在其復(fù)發(fā)的早期階段及時進(jìn)行干預(yù)[10]。有學(xué)者認(rèn)為，結(jié)合AI的進(jìn)步，感官數(shù)據(jù)可能有助于提供精神障礙的診斷信息、預(yù)測患者的預(yù)后，并幫助專業(yè)人員為患者提供最佳治療方案[7]。

2.1.2 社交媒體數(shù)據(jù)

各個社交網(wǎng)絡(luò)在全球擁有近30億用戶，已成為臨床醫(yī)療和研究的重要信息來源[8]。隨著人們對社交媒體使用的日益增加，網(wǎng)絡(luò)用戶可能會使用社交媒體來描繪他們的日常體驗，并通過在線互動加強(qiáng)社會協(xié)作[11]。社交媒體平臺包含了大量關(guān)于人們思想、情感、情緒和經(jīng)歷的數(shù)據(jù)，這使它成為心理健康監(jiān)測合適的數(shù)據(jù)來源[12]。對基于社交媒體平臺的分析可以生成有關(guān)個體心理健康和社交或職業(yè)互動方面有價值的詳細(xì)信息[8]。

診斷精神障礙的核心標(biāo)準(zhǔn)之一是日常生活習(xí)慣的改變[8]。分析社交媒體上的帖子可以在識別個體精神障礙方面發(fā)揮重要作用[12]。最新研究表明，分析和處理社交媒體數(shù)據(jù)可以使患者和臨床醫(yī)生獲取早期預(yù)警信號，并準(zhǔn)確跟蹤和預(yù)測嚴(yán)重精神障礙患者的復(fù)發(fā)[3]。相關(guān)研究表明，焦慮、抑郁、雙相情感障礙和自殺意圖都可以通過日常自然發(fā)生的語言形式數(shù)據(jù)來觀察和測量，如在社交媒體平臺上發(fā)表的帖子或評論[3]。

2.1.3 設(shè)施數(shù)據(jù)

設(shè)施數(shù)據(jù)包括來自不同數(shù)字健康信息系統(tǒng)的電子健康記錄，以及來自動物模型或遺傳學(xué)的數(shù)據(jù)等[9]。心理健康干預(yù)，無論是否數(shù)字化，都必須記錄在臨床專業(yè)人員和衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)特有的患者記錄中[13]。現(xiàn)在普遍使用的電子健康記錄極大地促進(jìn)了這一過程，除了人口統(tǒng)計、用藥記錄等結(jié)構(gòu)化記錄外，還包括大量非結(jié)構(gòu)化記錄，如臨床筆記、基因組DNA序列、頭部磁共振數(shù)據(jù)等[13]。挖掘這些異質(zhì)性數(shù)據(jù)，可為精神疾病的預(yù)防、診斷和監(jiān)測提供有價值的臨床依據(jù)[11]。

以上三類數(shù)據(jù)相輔相成，相互促進(jìn)，應(yīng)該作為一個整體來看待，共同用于評估個體的心理健康狀態(tài)[11]。

2.2 復(fù)雜心理健康數(shù)據(jù)的處理

單獨收集來源不同的數(shù)據(jù)集——即使它們的質(zhì)量、數(shù)量和理想的有效性都很高，也不會顯著提高我們對精神障礙的理解[9]?，F(xiàn)有的研究大多只關(guān)注一種模式，而忽略了不同數(shù)據(jù)模式之間的相互影響，異構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘可以通過集成多模態(tài)數(shù)據(jù)來提高系統(tǒng)的整體性能[11]。AI可以幫助我們對不同來源的異構(gòu)數(shù)據(jù)集進(jìn)行復(fù)雜且有意義的分析，促進(jìn)我們對精神障礙機(jī)制的理解，有助于建立預(yù)測模型以及開發(fā)合適的干預(yù)策略[9]。

2.2.1 精神障礙的診斷

目前，精神障礙分類系統(tǒng)主要是根據(jù)一組核心癥狀對精神障礙進(jìn)行分類和診斷，而忽略了精神障礙的實質(zhì)性、多因素性和異質(zhì)性等特點[9]。AI技術(shù)有可能成為有效的臨床診斷支持工具[3]，它可以通過不使用已建立的診斷系統(tǒng)來繞過許多定義性問題[6]。隨著計算機(jī)技術(shù)和聲學(xué)分析技術(shù)的發(fā)展，精神病患者的發(fā)音特征逐漸受到重視[14]?；谡Z音的病理特征，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對心理健康進(jìn)行無痛、無創(chuàng)的客觀輔助診斷已成為一大研究熱點，如抑郁癥和健康人在發(fā)音時間和停頓時間上存在顯著差異[14]。而且基于語音的精神疾病診斷方法操作過程簡單方便，診斷價格便宜，不會給患者帶來任何副作用[14]。此外，面部特征也可以用來表明心理健康狀況，例如，精神分裂癥患者的面部表情相較于正常個體顯著減少[6]。

2.2.2 建立心理預(yù)測模型

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最近成為一個流行的研究領(lǐng)域，在醫(yī)療、金融服務(wù)、電信、自然科學(xué)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，它是一個通過數(shù)據(jù)挖掘有用模型的過程，旨在解釋現(xiàn)有行為或預(yù)測未來結(jié)果[15]。AI和機(jī)器學(xué)習(xí)具有通過大量患者病史、醫(yī)學(xué)圖像、流行病學(xué)統(tǒng)計和其他細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)(如自然語言數(shù)據(jù)等)建立和挖掘模型的巨大潛力[8]。通過使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)收集大型調(diào)查數(shù)據(jù)并進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，建立預(yù)測模型，能夠?qū)裾系K的解釋提供科學(xué)證據(jù)[16]。例如，通過觀察個體相關(guān)行為的變化、詞匯的使用和情緒特征等來識別抑郁癥狀，如快感缺乏、失眠、活動減少等，構(gòu)建一個多模態(tài)的抑郁模型，有助于區(qū)分抑郁和非抑郁個體的潛在特征[12]。早期干預(yù)是預(yù)防精神障礙的最佳方式，AI的早期檢測系統(tǒng)可以幫助臨床醫(yī)生及時、有效地識別精神障礙的早期癥狀[17]。通過分析社交媒體內(nèi)容中的語言特征(包括文本，語音的音量、音調(diào)和語速等)，有可能生成機(jī)器學(xué)習(xí)模型，更早地推斷個人的心理健康狀況[4]。還有一種將AI與人類智能相結(jié)合的方法是讓專家將AI的發(fā)現(xiàn)放在現(xiàn)有理論或概念框架下，擴(kuò)充和整合現(xiàn)有的理論或概念，進(jìn)一步測試可能的潛在機(jī)制[2]。

2.2.3 自殺風(fēng)險的預(yù)測

自殺案例對其家庭和所處社區(qū)都會產(chǎn)生嚴(yán)重影響，早期發(fā)現(xiàn)自殺意念可以防止許多自殺案例，并有助于確定需要立即咨詢的人[12]。目前，AI在幫助識別和預(yù)防自殺案例方面取得了較為顯著的效果。它是一類自動分類系統(tǒng)，可以通過對危險信號的早期識別，將最需要緊急關(guān)注的案例推送給人類咨詢師[6]。預(yù)測的準(zhǔn)確性是其公認(rèn)的優(yōu)勢之一，例如，有學(xué)者使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在14 701條推文中區(qū)分出與自殺強(qiáng)烈相關(guān)的推文，準(zhǔn)確率為80%[12]。有學(xué)者使用自然語言處理分析非結(jié)構(gòu)化或文本材料，以識別精神病學(xué)研究數(shù)據(jù)庫中的自殺意念，發(fā)現(xiàn)識別自殺意念的準(zhǔn)確率為92%，識別自殺企圖的準(zhǔn)確率為83%[6]。在自殺影響因素方面，有研究者發(fā)現(xiàn)，在深夜長期使用手機(jī)的青少年有更多的精神問題，甚至自殺的風(fēng)險[11]。

2.3 心理干預(yù)與治療領(lǐng)域

精準(zhǔn)醫(yī)療，即嘗試針對患者進(jìn)行個性化治療或恰當(dāng)治療，以產(chǎn)生更有效的干預(yù)措施，而AI是精準(zhǔn)醫(yī)療的重要支持[6]。AI和精準(zhǔn)醫(yī)療都被認(rèn)為是醫(yī)療保健方面的革命性新進(jìn)展，因為它們能夠使我們從一刀切的診斷和治療轉(zhuǎn)變?yōu)榛诖罅繑?shù)據(jù)的個性化診斷和治療[6]。AI在心理治療與干預(yù)領(lǐng)域的運用可以包括以下三個方面。

2.3.1 生活化的心理健康干預(yù)

生態(tài)瞬時干預(yù)是在患者的日常生活和自然環(huán)境中，通過對話提供的治療[6]。這些干預(yù)措施將心理治療的某些方面擴(kuò)展到患者的日常生活中，其特點是實時提供治療，并且不依賴于與臨床醫(yī)生的互動[6]。瞬時提醒通常用于諸如藥物依從性和癥狀管理之類的行為，更復(fù)雜的生態(tài)瞬時干預(yù)是根據(jù)過去的最近結(jié)果，使用算法來優(yōu)化和個性化干預(yù)系統(tǒng)：例如，有學(xué)者描述了一項通過兩種不同的技術(shù)——深呼吸和漸進(jìn)式肌肉放松——減少焦慮的研究，算法可能會以相同的頻率開始展示每種技術(shù)，但隨后會更多地轉(zhuǎn)向?qū)υ搨€體來說似乎最成功的技術(shù)[6]。每種治療形式(深呼吸和漸進(jìn)式肌肉放松的不同組合)因人而異，治療方式的選擇不是根據(jù)該群體的平均結(jié)果，而是根據(jù)個人的數(shù)據(jù)為個體量身定做[6]。另外，有學(xué)者提出，對于兒童和青少年的心理健康問題，必須與個體所處的社區(qū)相聯(lián)系，利用當(dāng)?shù)亟⒌幕锇殛P(guān)系和網(wǎng)絡(luò)，在不斷變化的社會環(huán)境中保護(hù)和改善兒童和青少年的心理健康，幫助個體更好地完成從兒童期到青春期再到成年期的過渡[9]。

2.3.2 心理治療技術(shù)

在心理治療方面，AI正被納入到數(shù)字干預(yù)中，隨著網(wǎng)絡(luò)和智能手機(jī)的普及，AI可以提高用戶體驗，優(yōu)化個性化的心理健康服務(wù)[4]?；ヂ?lián)網(wǎng)提供的認(rèn)知行為療法可能是研究最深入的數(shù)字心理健康干預(yù)之一，它已經(jīng)使用了近20年，有學(xué)者進(jìn)行了個體數(shù)據(jù)薈萃分析發(fā)現(xiàn)，大約1/3使用者的癥狀獲得了緩解[13]。使用虛擬現(xiàn)實(virtual reality,VR)技術(shù)進(jìn)行沉浸式虛擬治療干預(yù)已成為治療某些精神障礙(如恐高癥)的一種有效且低廉的輔助手段[10]。近25年來，VR技術(shù)在心理健康方面的潛在治療價值已經(jīng)得到驗證，尤其是針對焦慮障礙[13]。其他研究還發(fā)現(xiàn)該技術(shù)對妄想、幻覺或與精神分裂癥譜系相關(guān)的認(rèn)知和社交技能障礙等具有一定的效果[10]。然而，VR技術(shù)在患者和治療師中的應(yīng)用范圍仍然有限[13],且目前缺乏對沉浸式VR技術(shù)的研究[10]。

某些基于網(wǎng)絡(luò)的替代治療方案，包括引導(dǎo)式自助、聊天機(jī)器人和其他基于網(wǎng)絡(luò)的干預(yù)措施，可以作為輔助或獨立干預(yù)措施增加患者獲得心理治療的機(jī)會[10]。其中聊天機(jī)器人在心理健康領(lǐng)域的運用已經(jīng)成熟。聊天機(jī)器人具有基于文本或語音模擬人類對話的通信界面，旨在采用治療技術(shù)幫助人們應(yīng)對心理健康問題[18]。聊天機(jī)器人利用預(yù)編程的內(nèi)容和決策樹，使用自然語言處理等技術(shù)進(jìn)行自動對話，比靜態(tài)數(shù)字存儲庫更具交互性，有利于提高患者的參與度[19]。他們可以通過心理教育為患者及其家人、照顧者提供有關(guān)患者心理健康狀況的信息，提高其心理健康素養(yǎng)，減少污名化，對患者心理健康產(chǎn)生積極影響[18]。

2.3.3 提供心理健康監(jiān)測與反饋

AI還有一個重要作用就是可以對心理干預(yù)和治療進(jìn)行監(jiān)測和反饋。例如，有學(xué)者認(rèn)為可以通過評估錄音的某些維度對對話進(jìn)行評估：中斷的重疊談話、超過兩秒的停頓、語速、語調(diào)和語氣[6]。當(dāng)然還必須克服許多技術(shù)困難才能評估更多的變量，但該領(lǐng)域的研究也取得了相應(yīng)的進(jìn)展。AI通過對患者有效持續(xù)的監(jiān)測，可以提高治療質(zhì)量[6]。智能手機(jī)和其他互聯(lián)網(wǎng)活動設(shè)備的普遍使用，使得從客戶那里收集數(shù)據(jù)變得實用而高效，而這些不同的數(shù)據(jù)可以為治療者提供反饋，幫助治療者預(yù)測和預(yù)防復(fù)發(fā)以及增加患者的依從性[6]。

2.4 其他心理健康領(lǐng)域應(yīng)用

2.4.1 數(shù)字遠(yuǎn)程心理健康服務(wù)

數(shù)字遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)有許多實施方式，包括視頻會議、遠(yuǎn)程監(jiān)控和移動醫(yī)療設(shè)備的使用等，這些技術(shù)越來越多地被應(yīng)用于大規(guī)模的災(zāi)害性事件[19]。除了傳統(tǒng)的精神科醫(yī)生和精神障礙患者之間的雙向遠(yuǎn)程會診外，由精神科醫(yī)生遠(yuǎn)程支持的聯(lián)合心理健康專業(yè)人員的多人會議或遠(yuǎn)程協(xié)作已經(jīng)在多個國家成為主流[19]。

2.4.2 心理健康知識的普及

AI的引入使人們的傳統(tǒng)觀念逐漸改變，人類的知識和人文教育水平得到了提高，AI本身不會對教學(xué)產(chǎn)生影響，但它可以轉(zhuǎn)化為教師使用的一種媒介或工具，在教育教學(xué)中發(fā)揮作用[5]。例如，可以使用移動應(yīng)用程序按照個體的需求提供個性化的心理健康教育，作為面對面心理治療與干預(yù)的進(jìn)一步補(bǔ)充[18]。這些程序能夠被廣泛使用，主要是因為：客戶可以輕松地訪問到相關(guān)的報告結(jié)果；客戶可以在虛擬教室學(xué)習(xí)心理學(xué)知識和觀看相關(guān)視頻；還可以自己創(chuàng)建相關(guān)課程等[10]。騰訊課堂等平臺的功能包括視頻錄制、師生互動、精準(zhǔn)教學(xué)、課后測試等功能，促進(jìn)了教學(xué)模式和教學(xué)手段的進(jìn)步，提高了教學(xué)質(zhì)量，越來越受到教師、學(xué)生和家長的認(rèn)可[5]。

3 AI在心理健康領(lǐng)域的優(yōu)勢

目前，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，AI技術(shù)越來越多地應(yīng)用于身體健康，而心理健康方面則發(fā)展得較為緩慢。心理健康從業(yè)者更注重實踐和以患者為中心，更多地依賴“軟”技能，包括與患者建立關(guān)系以及直接觀察患者的行為和情緒，心理健康的臨床數(shù)據(jù)通常也是采用主觀的和定性的患者陳述和書面筆記的形式[1]。盡管如此，AI技術(shù)仍然可以有效地運用于心理健康領(lǐng)域[1]。有學(xué)者認(rèn)為，傳統(tǒng)心理健康干預(yù)的服務(wù)范圍相對有限，而人們對心理健康各方面的需求不斷增長，所以AI特別適用于心理健康[13]?？傮w來看，AI運用于心理健康領(lǐng)域具有以下幾點優(yōu)勢。

3.1 特殊時期的服務(wù)

自2019年底，新型冠狀病毒肺炎疫情開始流行，并在全球蔓延。新型冠狀病毒肺炎疫情的大流行對心理健康服務(wù)領(lǐng)域產(chǎn)生了重大影響。首先，疫情大流行造成的各種壓力將增加對心理健康服務(wù)的需求[6]。有學(xué)者預(yù)測，失業(yè)和由此產(chǎn)生的財務(wù)壓力可能會導(dǎo)致常見的心理障礙的增加[10]。還有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，情緒驅(qū)動的錯誤信息分享在這次疫情中占據(jù)突出地位，加劇了公眾的困惑和非理性焦慮，直接影響超負(fù)荷的衛(wèi)生系統(tǒng)，間接影響心理健康，可能導(dǎo)致偏執(zhí)的行為反應(yīng)，如因過度恐懼而囤積貨物[19]。其次，這些增加的心理問題，在醫(yī)療資源尤其是精神衛(wèi)生資源匱乏的國家，更加難以得到醫(yī)治[6]。最后，由于社會疏遠(yuǎn)的要求，面對面的心理干預(yù)受到嚴(yán)重限制[6]。因此，在疫情流行期間，將數(shù)字心理健康整合到心理健康服務(wù)領(lǐng)域至關(guān)重要[10]。有研究發(fā)現(xiàn)，在新型冠狀病毒肺炎大流行期間，相較于急診和住院治療，遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)更受到患者和家屬的青睞，患者對遠(yuǎn)程心理健康服務(wù)的看法總體上是積極的[10]。有研究證明了數(shù)字心理健康，包括基于云的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、基于AI的聊天機(jī)器人、在線健康社區(qū)和遠(yuǎn)程醫(yī)療平臺在各種心理健康服務(wù)領(lǐng)域具有一定的有效性[19]。

3.2 便捷性

有研究發(fā)現(xiàn)，在美國，只有不到一半的精神障礙患者接受過相關(guān)治療，超過60%的重度抑郁癥青年沒有接受過任何心理健康相關(guān)治療[6]。精神衛(wèi)生保健方面的不公平(如距離不便和專業(yè)人員稀缺等)是一個常見問題[10]。貧困兒童、少數(shù)民族和農(nóng)村家庭獲得心理健康服務(wù)的機(jī)會較少，在低收入和中等收入國家，心理健康服務(wù)獲取的限制更為嚴(yán)重[6]。還有很多弱勢群體無法在實際生活中尋求面對面的心理健康服務(wù)，例如家庭暴力的受害者或持久被虐待的兒童[19]。

AI治療師可以24小時全天候為患者服務(wù)，并且不受時間和地點的限制[6]。這樣就可以擴(kuò)大心理健康體系服務(wù)的對象，使更多的人群更便捷地獲得相關(guān)服務(wù)。AI治療師以虛擬的方式接觸到無法在實際生活中獲得心理健康服務(wù)的人，采用簡單直觀的界面，以用戶熟悉的方式與其進(jìn)行交互，在人們所在的地方以令人愉悅的形式提供心理健康支持，使更多的人獲得心理健康服務(wù)[18]。

3.3 減少污名化

有研究發(fā)現(xiàn)，1/5的美國成年人在一生中可能會經(jīng)歷精神障礙[20]。然而，超過一半的精神疾病患者沒有接受過相關(guān)治療[6]，自我導(dǎo)向污名和公共導(dǎo)向污名是導(dǎo)致這一現(xiàn)象的重要原因：自我導(dǎo)向污名助長了自我歧視和刻板印象，會產(chǎn)生增加負(fù)面情緒、阻礙職業(yè)發(fā)展等不良后果；公共導(dǎo)向污名會導(dǎo)致有精神障礙的個體在社會中缺乏各種機(jī)會、被強(qiáng)迫治療和缺乏獨立性等[20]。使用電腦、手機(jī)等移動設(shè)備或聊天機(jī)器人來直接表達(dá)個體的情緒或精神障礙常常被認(rèn)為可以避免污名化[18]。有研究表明，當(dāng)人們認(rèn)為他們在與計算機(jī)而不是真實的臨床醫(yī)生進(jìn)行交談時，自我表露的恐懼減少，印象管理行為減少，更容易表達(dá)自己情緒的嚴(yán)重程度，并且更愿意進(jìn)行自我表露[8]。在行為健康方面，患者更容易向數(shù)字或聊天機(jī)器人報告癥狀，而不是向人類報告[20]。

3.4 緩解醫(yī)生以及醫(yī)療壓力

2017年，世界衛(wèi)生組織報告稱，全球每10萬人中只有9名精神衛(wèi)生工作者，精神衛(wèi)生專業(yè)人員嚴(yán)重短缺，臨床負(fù)擔(dān)過重[18]。AI可以降低許多精神衛(wèi)生工作者的任務(wù)成本，提高生產(chǎn)力[6]。在人力方面，可以簡化日常工作，減少單調(diào)重復(fù)的任務(wù)，讓專業(yè)人員從事更復(fù)雜和更有趣的工作；另一方面，AI能夠幫助精神衛(wèi)生專業(yè)人員在治療過程中更加以患者為中心，例如，醫(yī)生在與患者交談時將不再被筆記本電腦隔開，因為AI能夠記錄以及分析、整理醫(yī)患之間的對話與互動[6]。

3.5 增加對精神疾病的全面認(rèn)識

一個人獨特的生物-心理-社會特征可以全面充分地解釋個體整體的心理健康狀況，然而我們對這些生物、心理和社會系統(tǒng)之間相互關(guān)系的理解相對狹隘[1]。AI的主要優(yōu)勢之一是對數(shù)據(jù)的處理[6]。它能夠高速處理來自不同來源(電子健康記錄、管理數(shù)據(jù)集、可穿戴傳感器、基因組和蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)庫以及社交媒體)的大量數(shù)據(jù)[8]。這些數(shù)據(jù)可以是關(guān)于同一個體的結(jié)構(gòu)化(定量)或非結(jié)構(gòu)化(文本、圖片、聲音等)數(shù)據(jù)[6]。利用AI技術(shù)對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，有助于開發(fā)更好的診斷前篩查工具以及制定風(fēng)險預(yù)測模型，以確定個體對精神疾病的易感性及風(fēng)險評估，有助于開展精準(zhǔn)醫(yī)療[1]。

4 心理健康領(lǐng)域使用AI的潛在問題

盡管AI被廣泛地運用于心理健康領(lǐng)域，但因為該領(lǐng)域的主觀性強(qiáng)、以人為本、影響因素眾多等特殊性質(zhì)，在使用AI技術(shù)時，我們應(yīng)當(dāng)特別注意以下可能存在的潛在問題。

4.1 技術(shù)方面的問題

4.1.1 算法偏差

所有基于AI的算法通常都存在偏見，就像人類所存在的各種偏見[20]。有證據(jù)表明，數(shù)據(jù)驅(qū)動的精神衛(wèi)生保健方法可能進(jìn)一步加深性別、民族、種族、年齡、階級和地域政治的不平等[3]。有學(xué)者認(rèn)為，如果真實數(shù)據(jù)僅限于社交媒體數(shù)據(jù)或自我報告的心理健康狀況，不包括評估心理健康所需的背景信息，如目前無法通過監(jiān)測設(shè)備獲得的人際關(guān)系、文化、社會、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境信息，那么數(shù)據(jù)可能產(chǎn)生有偏見的結(jié)果[7]。

4.1.2 心理健康領(lǐng)域AI專業(yè)人員缺乏

AI運用于心理健康領(lǐng)域，需要有能力處理大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)管理人員，但實際生活中，能夠并希望與心理健康領(lǐng)域研究人員合作的AI科學(xué)家很少，因為心理健康服務(wù)在衛(wèi)生系統(tǒng)并沒有受到足夠的重視[6]。另一方面，對于心理健康領(lǐng)域從業(yè)者，必須熟悉并掌握這些AI工具，才能將其運用到臨床實踐中[10]。但實際上并沒有既定標(biāo)準(zhǔn)來指導(dǎo)專業(yè)人員如何在醫(yī)療保健環(huán)境中使用AI及其他新興技術(shù)，對AI技術(shù)缺乏了解也會阻礙心理健康領(lǐng)域從業(yè)人員對其的使用[1]。

4.1.3 AI的準(zhǔn)確性問題

4.1.3.1 缺乏關(guān)于數(shù)據(jù)結(jié)果有效性的研究

心理健康服務(wù)正在發(fā)生變化，互聯(lián)網(wǎng)上有10 000多個心理健康應(yīng)用程序正在被使用，但沒有太多證據(jù)證明這些程序的有效性[6]。有學(xué)者認(rèn)為，數(shù)字心理健康干預(yù)的證據(jù)，包括現(xiàn)實環(huán)境中臨床有效性和成本效益的證據(jù)仍然不足[7]。目前，缺乏對包括聊天機(jī)器人等在內(nèi)的用于心理健康服務(wù)的移動設(shè)備的實證研究，這意味著無法為許多工具提供基于證據(jù)的指南和建議[18]，即沒有已知的數(shù)字心理健康產(chǎn)品或服務(wù)注冊來證明這些產(chǎn)品的質(zhì)量、安全性、透明度和有效性[10]。另一方面，AI應(yīng)用程序數(shù)據(jù)的大小和質(zhì)量會限制算法的性能，有可能這些算法的輸出僅在特定情況下或?qū)μ囟ㄈ巳河行В痪哂型茝V性，很難明確這些研究的實際意義和臨床價值[1]。

4.1.3.2 AI的“黑匣子”

許多AI方法，都被認(rèn)為是決策過程中的“黑匣子”，即我們很難理解它們從大量數(shù)據(jù)中推斷出什么，以及它們是如何得出結(jié)論的，因此很難判斷它們的正確性[2]。另外，“黑匣子”也容易受到風(fēng)險的影響，如意外或有意的偏見、錯誤和欺詐、對這些系統(tǒng)輸出的錯誤解釋、不恰當(dāng)?shù)氖褂?如直接在精神疾病診斷或心理治療中使用它們)，以及無視潛在的假設(shè)(如每個人都是不同的)等，都可能產(chǎn)生嚴(yán)重后果[2]。所以有學(xué)者指出，AI實際上是一種模型盲法，代表的是統(tǒng)計過程而不是因果推理，它缺乏透明度，不適合進(jìn)行理論開發(fā)或測試，AI是幫助人類進(jìn)行心理健康保健，而非取代人類[6]。

4.2 倫理方面的問題

心理健康服務(wù)本身就是一個特別需要注意法律和倫理問題的領(lǐng)域，AI的加入可能會加劇該領(lǐng)域傳統(tǒng)的倫理問題，需要我們特別關(guān)注[4]。機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)經(jīng)常聯(lián)系在一起，引發(fā)了許多新的倫理問題，超出了現(xiàn)行法律體系的范圍[21]。因此，參與AI技術(shù)選擇、測試、實施和評估決策的人員必須意識到這些倫理問題，并給予高度重視[1]。

4.2.1 算法偏差導(dǎo)致的污名化

有偏見的算法可能導(dǎo)致污名化，使用有偏見算法的工具搜索信息會降低一個人找到有效信息的能力，并可能造成額外的傷害[18]。另外，這種偏見可能會滲透到與心理健康相關(guān)的預(yù)測模型中，如果對某些少數(shù)或弱勢群體的預(yù)測存在偏見，可能會進(jìn)一步加劇他們與其他主流群體的差異[20]。

4.2.2 AI的責(zé)任歸屬問題

AI在任何時候都需要審查，有學(xué)者強(qiáng)烈認(rèn)為人類不應(yīng)將決策責(zé)任委托給“單獨的機(jī)器”[7]。但是誰能夠負(fù)責(zé)確定原始數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確性、質(zhì)量以及結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性依然存在爭議[6]。有研究者提出AI技術(shù)包括引導(dǎo)式自助、聊天機(jī)器人和其他基于網(wǎng)絡(luò)的干預(yù)措施存在安全性和公眾接受度的問題[10],因此，需要明確規(guī)定AI的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，以便進(jìn)行管理、監(jiān)督和執(zhí)行，維持其在心理健康領(lǐng)域的持續(xù)運營[18]。在美國，律師協(xié)會AI委員會建議建立國家算法登記冊，以實現(xiàn)其透明度和公眾信任，這一發(fā)展可能對AI在心理健康中的使用產(chǎn)生重大影響[7]。

4.2.3 個人信息的保密問題

使用社交媒體作為AI的數(shù)據(jù)來源存在倫理挑戰(zhàn)[12]。例如，在預(yù)防自殺的研究中，研究人員需要通過使用社交媒體跟蹤患者的信息，這可能被視為違反保密原則，在這種情況下應(yīng)用AI會引起重大的倫理問題，需要我們在保持善意和尊重保密之間找到平衡[8]。還有一些基于心理健康服務(wù)的移動設(shè)備，可能會跟蹤客戶的位置信息，允許錄音甚至可能鏈接到財務(wù)等極其敏感的個人信息[18]。所以我們應(yīng)當(dāng)使用各種方式(如為客戶提供一個私密且安全的虛擬場所等)保護(hù)客戶的隱私，才能增加客戶的信任度和使用率[18]。有學(xué)者建議，研究人員需要獲得機(jī)構(gòu)審查委員會的倫理批準(zhǔn)或豁免，在可能的情況下獲得客戶的知情同意，并在演示或分析使用中對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù)和匿名化[12]。一般來說，研究人員可以使用公開可用的數(shù)據(jù)進(jìn)行健康監(jiān)測，但必須為社交媒體用戶保密[12]。

4.2.4 公眾的知情同意問題

在AI技術(shù)的背景下知情同意是一個動態(tài)的、持續(xù)的和相關(guān)的過程，提高公眾對AI技術(shù)利弊的認(rèn)識和理解至關(guān)重要[3]。法國一項關(guān)于患者對可穿戴監(jiān)控設(shè)備和AI醫(yī)療保健觀點的研究發(fā)現(xiàn)，35%的患者會拒絕在他們的護(hù)理中使用生物識別監(jiān)控設(shè)備和基于AI的其他工具[7]。建立信任的一種方法是讓公眾和患者參與心理健康A(chǔ)I的研究和開發(fā)[7]?？紤]患者的觀點將有助于充分利用技術(shù)，而不會損害護(hù)理的人性化、產(chǎn)生負(fù)擔(dān)或干擾患者的生活，是未來提高與心理健康相關(guān)的AI安全性和可接受性的一個重要途徑[3,7]。

5 結(jié)語

AI越來越成為數(shù)字醫(yī)學(xué)的一部分，并將為心理健康領(lǐng)域的研究和實踐做出重要貢獻(xiàn)[1]。鑒于心理健康領(lǐng)域的復(fù)雜性和敏感性，在未來的發(fā)展中，領(lǐng)域?qū)＜冶仨殔⑴c非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的解釋、解決方案的創(chuàng)建以及倫理問題的研究等，才能確保相關(guān)技術(shù)以一種可解釋的、可操作的和透明的方式運行[2,7,21]?；颊?、服務(wù)使用者及其家庭也應(yīng)該作為專家參與AI應(yīng)用程序的設(shè)計、研究和開發(fā)[7]。另一方面，我們還應(yīng)當(dāng)增加對AI使用的監(jiān)管力度[18]，積極大力發(fā)展社區(qū)醫(yī)療保健[11]，推動AI技術(shù)在心理健康領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。