无论喜欢与否，人工智能（AI）正在改变医疗保健。发布于2024年10月9日 | 审核者：Davia Sills
关键点
- 人工智能正在重塑我们生活的许多方面，包括我们如何接收医疗信息。
- 一些报告指出，像互联网的出现一样，AI增加了未服务人群的可及性。
- 然而，许多心理健康提供者注意到，由于缺乏对所提供信息的监管，AI的应用带来了风险。
人工智能（AI）的出现正在重塑我们生活的许多方面，包括我们如何搜索和接收有关心理健康的信 息。像所有技术一样，AI有其好处和风险。正如互联网和远程医疗的出现增加了未服务人群的可及性，AI通过在需要时向需要的人提供信息，也提高了可及性。
然而，信息可用性的增加引发了关于风险的担忧。由于缺乏对提供给脆弱人群的信息的监管，许多临床医生担心，AI在心理健康领域的整合可能带来更多的挑战而非机会。
AI在治疗中的优势
AI为治疗患者提供了几项优势。
1. 提高可及性和便利性
由AI驱动的工具，如聊天机器人和搜索引擎，提高了心理健康支持的可及性。这些工具可以提供即时的、全天候的支持，打破了时间、地点和可用性的障碍。对于一些生活在未服务或偏远地区的人来说，AI可能会作为唯一的资源，因为它提供的支持可能是其他方式无法获得的。
2. 早期检测
AI的发展在心理健康障碍的早期检测、诊断和转诊管理方面发挥了有效作用（Thakkar等，2024）。研究发现，AI在检测医学和心理健康状况方面显示出潜力，如自闭症、癫痫甚至精神分裂症的早期阶段。此外，AI能够检测到处于风险中的人群（如老年人）的认知衰退：AI驱动的传感器可以检测行为模式的变化，并提醒护理人员或医疗保健提供者潜在的情感困扰或认知衰退（Thakkar等，2024）。通过早期检测，护理人员和医疗提供者能够更好地为需要帮助的患者提供最佳支持。
保罗，一位55岁的男子，家族有糖尿病史，在一次常规检查中拜访了他的初级保健医生。在就诊期间，医生使用了一个AI驱动的平台来分析保罗的实验室结果和病史。系统标记了升高的血糖水平，并识别出他患2型糖尿病的高风险模式。
3. 支持心理健康专业人士
AI可以通过提供数据驱动的见解和建议来协助治疗师。例如，AI可以分析会话笔记，检测治疗师可能没有立即注意到的模式或进展。它还可以自动化行政任务，如安排和记录，使治疗师能够更多地关注直接的客户互动。
大卫是一名持证专业顾问，注意到一些客户在会话中难以表达自己的感受。为了提升他的实践，他整合了一个分析会话记录并提供情感模式和常见主题见解的AI工具。利用这项技术，大卫能够识别客户言语中的趋势，如反复出现的短语或表明潜在问题的语气变化。例如，在与丽莎的一次会话中，AI突出了她过去几周负面语言的增加，促使大卫更深入地探讨她的绝望感。这一洞察使他能够调整治疗方案，引入有针对性的干预措施。
局限性和挑战
尽管有这些优势，许多心理健康临床医生仍然合理地对AI日益增长的存在所带来的风险和挑战表示担忧。
1. 伦理和隐私问题
心理健康临床医生的主要担忧之一是与伦理和隐私相关的问题。AI系统通常需要访问敏感的个人数据，这引发了关于数据安全和保密性的疑问。治疗师在实践中应用伦理原则和道德推理，经常以直观的视角和经验处理敏感问题——这是机器无法复制的。AI系统可能难以像人类治疗师那样应对伦理复杂性和道德考虑，但缺乏人类的“直觉”来帮助推理。
2. 缺乏人情味
虽然AI可以提供一些支持并提供信息，但它缺乏治疗关系中必不可少的人情味。研究表明，治疗关系，而不是任何特定的治疗方法，是治疗成功最大的预测因素（Ardito & Rabellino，2011）。治疗不仅仅是提供解决方案，还包括培养支持性和同理心的关系，至少目前，AI在这方面可能难以做到。正如预期的那样，共情、情感理解和治疗师与客户之间的个人联系是AI难以复制的。
作为治疗师，我们通常依靠通过经验发展起来的判断和直觉来解读客户的需求、情感状态和非语言线索。随着时间的推移，我们学会了根据客户的不断变化的需求实时调整治疗，包括根据需要调整方法和技术。AI缺乏这种能力，而是依赖于表面层次的对话。因此，虽然它可以用于获取有关保险覆盖的治疗类型等信息，但在提供支持方面，除了简单的“很遗憾听到这个”之类的陈述外，它可能会显得冷漠和敷衍。
3. 缺乏监管
存在一种风险，即个体可能过度依赖AI进行心理健康支持，从而忽视了人际关系和专业指导的价值。与AI在治疗中的一个显著风险是缺乏监管。AI系统可能带有未经检查的偏见或不准确性，这可能导致对需要支持的人产生有害的建议（Espejo等，2023）。
无论喜欢与否，它已经到来
随着AI技术的不断进步，我们很可能会继续看到它在心理健康领域的整合。当正确使用时，AI工具可以补充而非取代传统的治疗方法。
对于我们这些在适应新技术方面挣扎的人来说，学习如何使用甚至如何识别AI对我们是有益的。即使我们不打算在实践中使用它，对它的存在和可用性有一个基本的理解也可以帮助我们在一个不断变化的世界中作为临床医生获得赋权。
参考文献
- Ardito RB, Rabellino D. (2011). 治疗联盟与心理治疗效果：历史回顾、测量和研究前景. Front Psych. 2:270.
- Espejo G, Reiner W, Wenzinger M. (2023). 探索人工智能在心理健康护理中的作用：进展、陷阱和前景. Cureus. 5;15(9):e44748. doi: 10.7759/cureus.44748. PMID: 37809254; PMCID: PMC10556257.
- Thakkar A, Gupta A, De Sousa A. (2024). 人工智能在积极心理健康中的应用：叙述性综述. Front Digit Health. 6:1280235. doi: 10.3389/fdgth.2024.1280235. PMID: 38562663; PMCID: PMC10982476.
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