人工智能可能会给精神科医生和患者带来积极的变化，但专家表示，很难想象这种技术会取代精神科医生。
1982年的电影Blade Runner设想2019年是人工智能(AI)达到顶峰的一年——拥有活着的、会呼吸的、会做梦的、与人类难以区分的机器人。尽管2019年人工智能还没有达到那个水平，但在各个行业中都能感受到AI的存在，当然也包括医学领域。
实际上，2019年出现了几项与医疗AI相关的值得注意的监管公告。美国FDA于2019年4月发表了一份讨论文件，描述了一项监管人工智能应用(包括机器学习软件)的拟议框架。9月，美国医学协会批准了两个AI引导的视网膜扫描的医疗费用代码(这些代码要到2021年1月1日才会生效)。
尽管人工智能在眼科学和放射学等数字密集型领域变得越来越普遍，但人工智能在精神病学领域的应用迄今仍很有限。杜克大学医学院(Duke University School of medicine)精神病学和医学教授P. MuraliDoraiswamy说：“机器可以在放射学等领域表现良好，因为医学扫描是基于固定模式的。而精神病学恰恰相反，它涉及到高度个人化和不断变化的文化、社会心理压力和生物学的相互作用。”
Doraiswamy认为，人工智能软件可以快速处理信息(例如，根据病人的病史帮助挑选最佳的抗抑郁药物)，因此可以帮助精神科医生解决一些例行性工作。但他认为，精神病医生拥有机器可能无法复制的专业技能。
加州大学圣地亚哥分校精神病学助理教授Ellen Lee博士说：“心理健康在很大程度上依赖于医学的“软”件，如与患者建立融洽关系，并掌握诸如肢体语言之类的微妙线索。”他还研究了人工智能如何帮助老年精神病学。
精神病学家对人工智能持不同意见
根据Sermo在2019年对来自22个国家/地区的791名精神科医生进行的调查，精神科医生对人工智能及其对该领域的潜在影响看法不一。结果(见图)显示，对AI在未来25年内对工作的影响是最小还是重大的，精神科医生的意见各占一半，只有少数人处于极端状态(例如，6.7%的人表示AI不会影响他们的工作，而3.8%的人说他们的工作将被淘汰)。
在人工智能的好处是否会超过潜在的危害(包括对患者数据隐私的担忧)方面，受访者也有不同的看法。尽管有更多的受访者认为人工智能的好处大于其风险，但仍有40%的受访者表示不确定。
克服机器学习的限制
在精神病学中，机器学习研究的一个主要关注点是预测疾病的发作(这个人有急性精神病症状会发展成精神分裂症吗?)或预后(这个人有抑郁倾向会试图自杀吗?)。机器学习软件利用电子病历或研究库(如基因库)中可靠的病人数据来提供风险估计。
挪威特罗姆瑟大学（University ofTroms）临床医学教授BritaElvevg博士表示，机器学习可以为精神病医生提供第二种意见，但她也没有预见到软件取代精神科医生的未来。
为了做出准确的预测，人工智能软件需要访问大量数据，这就是为什么许多人工智能研究涉及退伍军人事务或Kaiser Permanente等组织的原因，这些组织已经链接了国家数据库。即使这样，人们仍然担心输入到算法中的患者数据是否可以推广到不同种族、民族和社会经济背景的人。
例如，瑞典的研究人员最近设计了一个基于人工智能的应用程序，以区分和诊断一系列皮肤病。该程序通过扫描30多万份皮肤样本进行培训，但只有约5%的样本来自肤色较深的人。当该应用程序被用于评估乌干达的患者时，它就无法诊断病情。
Elvevg正在进行一个更具挑战性的项目，“语言为了解一个人的心理过程提供了一个重要窗口。自杀、抑郁、躁狂、妄想、幻觉、阿尔茨海默氏症、药物滥用以及其他各种精神疾病都会影响语言表达。
一个有效的基于语音的诊断必须识别由上述每种情况引起的损伤的细微差别，同时还要考虑到大多数患者可能会有导致言语不连贯的多种障碍(如抑郁和药物滥用)。因此，我们需要一种算法来回答一个特定的问题，比如“这种言语模式是否意味着精神病”？让这个算法适用于每一个潜在的病人是很困难的。
Lee还认为，精神疾病诊断和症状学的巨大差异可能会限制机器学习改善患者诊断的程度。使用机器学习来观察个体内部可能比观察个体之间更有价值。随着时间的推移，我们可以通过可穿戴设备评估每个人的模式，我们可以识别出睡眠或其他参数的变化，这些变化表明患者某些方面出了问题。这就是人工智能能够在老年精神病学领域有价值的原因，因为老年人有更长的数据史供机器学习进行分析。
Torous指出，观察个人数据也有一些注意事项。“在查看实时数据时，前后联系非常关键，而机器无法考虑这一点。他举了一个示例，即mindLamp的移动应用程序，该程序可以实时收集情绪评估。一名使用mindLamp的患者报告称，在换药后不久，抑郁症明显增加——该项目立即对此进行了标记。与患者的讨论显示，他的换药发生在他母亲生病前不久，这引发了抑郁和焦虑的感觉。
因此，AI的最佳应用是将患者和医生联系在一起。“如果我收到mindLAMP上一些异常数据，我就会在下次就诊时拿给病人看，然后问：‘你觉得这个符合你的近期状况吗?让我们来聊聊，最近发生了什么’。”
参考文献
NICK ZAGORSKI. How Will AI Change Psychiatry?Published Online:10 Jan 2020. https://doi.org/10.1176/appi.pn.2020.1b4
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