在全球心理健康服务需求不断增长的背景下，心理健康专业人士的供给严重不足。为解决这一问题，谷歌与麦肯锡联合发布了一份名为《心理健康与人工智能现场指南》的报告，提出了一种通过AI支持心理健康治疗任务共享的创新模式。
该指南指出，心理健康治疗任务共享的核心在于将部分治疗任务分配给非专业人员，并通过有限培训使其协助心理健康专业人士完成相关工作。这种模式不仅能够缓解专业人员的压力，还能显著扩大心理健康服务的覆盖范围，尤其是在资源匮乏的地区。
AI在任务共享中的应用
指南中提出了AI在心理健康任务共享中的多种应用场景：
- 设置方法：AI可以为当地专家提供初步的背景洞察，帮助他们更好地适应项目需求。
- 候选人筛选：AI工具可用于审查候选人的简历，评估其适合提供心理健康干预的技能。
- 候选人培训：AI驱动的讲师培训模块可以根据个人需求调整培训会话的速度和难度。
- 匹配非专业人员与客户：AI算法可以考虑提供者的经验、语言以及客户复杂性和需求，将客户与合适的护理提供者匹配，减少等待时间，从而提高依从性和覆盖率。
- 预约安排：AI驱动的平台可以发送提醒，在护理提供者不可用时重新安排预约，并帮助减少行政负担。
- 检测警示信号：算法可以在筛查反应中增强对客户警示症状或行为的检测，以指示哪些客户风险较高，并将这些洞察提供给护理提供者。
- 治疗建议：AI工具可以为护理提供者提供即时建议，显示他们可以采取的下一步措施，包括根据干预协议可能提供的回应。
- 确认协议：AI可以扫描会话记录中的关键短语或步骤，以确认是否符合干预协议，扫描结果可在每次会话后访问。
任务共享模型
指南中提出的任务共享模型包括六个主要阶段：
- 项目适应：根据实际情况调整标准化任务集。
- 学员选择：识别非专业候选人作为学员。
- 培训：对学员进行任务培训。
- 分配：将经过培训的非专业人员分配到各自的任务中。
- 干预：监控其表现并进行必要的干预。
- 完成：总结项目经验，准备启动新项目。
任务共享的潜在风险
尽管任务共享模式在理论上具有很大潜力，但也存在一些潜在风险。例如，心理健康专业人士可能会因为管理非专业人员而减少实际进行治疗的时间。此外，还存在一个“滑坡效应”，即随着信任的建立，非专业人员可能逐渐承担更多核心治疗任务，导致服务质量下降。
AI作为治疗师的可能性
指南还探讨了AI在心理健康治疗中的角色，尤其是在未来可能成为治疗师的可能性。随着人工智能技术的发展，AI可能会逐渐介入传统的治疗师与患者之间的关系，形成新的“治疗师-AI-患者”三角关系。
结论
尽管任务共享模式面临诸多挑战，但AI的引入为心理健康服务的扩展提供了新的可能性。心理健康专业人士需要积极适应这一变化，探索AI在心理健康治疗中的应用，以应对日益增长的服务需求。
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