许多人认为心理健康服务是一个完全人类的领域，我们不需要机器来做任何东西。有趣的是，现在很多人愿意和机器倾诉自己的心声，就像宠物爱好者喜欢和他们猫和狗对话一样的道理。根据 Oracle 和 Workplace Intelligence 最近一项研究表明，只有 18% 的人更喜欢人和人类讨论们的心理健康问题，而68% 的人会选择机器人。多项研究证实，通过移动应用程序提供的计算机辅助认知行为疗法 (CBT) 相当于甚至比标准 CBT 更有效。机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)在诊断心理健康状况和预测结果方面提供了更高的准确性。用于语音识别和文本分析的自然语言处理 (NLP)，通过聊天机器人计算机程序模拟人类对话，以及创建和理解临床文档。用于成像数据分析和理解非语言线索的计算机视觉，例如面部表情、手势、眼睛注视或声音紧张等。人工智能已经在颠覆主要行业，从医疗保健到教育。得益于快速的技术进步，用于心理健康的人工智能很可能是下一个创新热点，并且引领积极的产业变革。

人工智能在心理健康的主要应用领域

1. 分析患者数据以评估发生心理健康疾病的可能性、对疾病进行分类并提出最佳治疗计划。数据科学家采用多种技术来采集电子病历（以及血液检查和脑部图像）、问卷、录音，甚至来自社交媒体信息，来解析患者数据并标记与特定心理健康相关的精神和身体状态——即疼痛、无聊、走神、压力或自杀念头状况。IBM 和加州大学的一组研究人员最近分析了 28 项探索人工智能在心理健康中的应用的研究得出的结论是，根据人工智能技术的选择和训练数据的质量，算法能够以 63-92% 的准确率检测一系列精神疾病。
2. 完成自我自我评估和治疗。以NLP 聊天机器人代表的这种技术，帮助患者评估精神疾病的进展和严重程度。人工智能治疗师不仅能理解文字，还能解读非语言信号，如面部表情、姿势或手势，以了解患者的情绪状态，并选择合适的词汇来缓解压力和焦虑。人工智能驱动的诊断方案还可以与可穿戴设备协同工作，这些设备可以测量心率、血压、氧气水平和其他代表一个人身心健康变化的生命体征。其中例子是 BioBase，这是一款心理健康应用程序，它利用人工智能来解释来自可穿戴设备的传感器数据。据报道，心理健康追踪器旨在帮助公司防止员工倦怠，有助于将病假的长度和数量减少多达 31%。
3. 通过自动向患者提供适当的信息进行心理干预。比如Tess的人工智能聊天机器人，可提供基于 CBT 和其他临床验证方法的高度个性化心理治疗，以及心理教育和健康相关的提醒。干预是通过短信对话进行的，这意味着情绪识别完全依赖于语言处理。研究人员在一组学生中测试了聊天机器人，发现在两周内每天与 Tess 交谈的人与不经常交谈的参与者相比，心理疾病症状显着减少。尽管 Tess 不可能胜任训练有素的精神科医生的职责，但事实证明，聊天机器人是人类专家的可行替代方案。
4. 通过技术手段为治疗师配备自动化工作流程、监控治疗过程并提高药物依从性。精神科医生在解释医疗数据和为患者制定治疗计划时很少依赖传统技术工具或其他医生的建议。减少工作成本和提高工作效率的一种方法是实施人工智能驱动的心理健康平台，该平台可自动从医院内的各种 IT 系统中检索信息，并生成关于每位患者的进展、当前状况和可能结果的报告。此类系统的早期示例是OPTT，一个人工智能平台，为希望提高诊所能力的心理健康专业人士提供丰富的工具选择。初步研究表明，OPTT 可以将获得优质心理服务的机会提高多达 400%。

人工智能如何惠及心理健康产业

1. 在线心理健康服务平台的迅速发展得益于传统医疗服务的高成本。与需要安排和预约的传统咨询不同，基于人工智能和其他心理健康应用程序允许用户随时随地获得治疗帮助。
2. 精神心理健康的专业人才大部分集中在一线城市，这种情况让人员短缺的农村和偏远地区缺乏医疗服务。基于人工智能的应用程序提供了随时可以接受医疗服务的可能性，而且无论您在哪里，都可以使用24/7待命的聊天机器人和应用程序。与人类相比，有些人可能更愿意与匿名聊天机器人分享他们的挣扎。当然，这些工具仍然是新的和实验性的。但是聊天机器人和其他用于跟踪和改善情绪的基于应用程序的工具可能会非常有益，特别是对于那些难以获得护理的患者。
3. 用于心理健康护理的人工智能算法已经被证明可以通过分析行为成功地检测抑郁症、创伤后应激障碍和其他疾病的症状。其他研究表明，算法比临床医生做出更准确的假设来区分真假自杀笔记，并且在预测处于危险中的青少年中哪些人可能会患上精神病时100% 准确。
4. 基于人工智能的治疗师让人们在分享令人尴尬的事情时更容易放开。这对于那些因为羞耻心或害怕被评判而在面对面的互动中感到难为情的人尤其重要。实际上，几乎有四分之一的人对医生撒谎，其中最隐秘的话题是吸烟、饮酒习惯和性活动。对于许多人来说，向机器人承认他们行为的真实程度更容易，因为机器人不会笑话你，更不会八卦你的隐私。
5. 科罗拉多大学博尔德分校的研究教授Peter Foltz 说： “人工智能可能是临床医生充分利用患者时间的一种有效方式。” 这是因为人工智能可以比任何人更快、更有效地跟踪和分析大量数据。因此，算法有助于更准确的诊断。他们还可以通过监测患者的情绪和行为来发现问题的早期迹象，并提醒临床医生，以便他们能够快速调整治疗计划。对于需要定期检查的自杀患者来说，这可以挽救生命。

心理健康的人工智能趋势

根据最近的一份报告，到 2020 年，全球数字心理健康方面的投资从同比 11.36 亿美元增加到 19.74 亿美元。在不久的将来，我们很可能会看到更多像 Ellie 这样的 AI 治疗师以及由 AI 预测和检测功能驱动的新心理健康应用程序的出现。例如，美国田纳西州范德比尔特大学医学中心的研究人员开发了一种 ML 算法，该算法使用一个人的入院数据，包括年龄、性别和过去的医疗诊断来预测这人自杀倾向，准确率达到80%。佛罗里达大学的研究人员即将测试他们的新 AI 平台，旨在对早期帕金森病患者进行准确诊断。另一组研究人员正在开发一种人工智能工具，以根据对脑部扫描的分析来预测精神分裂症。。

人工智能既有令人难以置信的结果，也有许多更高层次的复杂性，包括一系列道德陷阱。与许多医疗保健应用程序一样，创新者可能需要遵守 GDPR、HIPAA 和其他行业特定准则。用于心理健康的人工智能技术的创造者应该警惕人工智能挑战，包括可能因数据库不足和质量差而带来的偏见、患者隐私和数据安全的风险增加、缺乏对人工智能工具开发的指导、要求提高透明度算法及其决策逻辑的使用，与临床实践整合的复杂性，以及在新兴技术方面培训心理健康专业人员的必要性。