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人工智能疗法如何革新心理健康护理

AI 治疗人工智能（AI）正在掀起一场精神卫生保健革命，从诊断准确性到治疗干预的交付方式都在发生变化（D’Alfonso，2020）。

随着对心理健康护理需求的增加，AI 提供了一种经济有效的支持手段，以补充或替代人类主导的治疗方法（Minerva & Giubilini，2023）。

在这篇文章中，我们将探讨 AI 在治疗和心理健康治疗中的现有应用、它们的潜在益处、挑战和风险。我们还将设想未来 AI 治疗如何促进心理健康。

在继续阅读之前，我们觉得你可能喜欢免费下载我们的三个积极心理学练习（点击下载）。这些基于科学的练习探索了积极心理学的基本方面，包括优势、价值观和自我同情，并为你提供了工具来提升客户、学生或员工的心理健康。

本文包含

AI 在精神卫生保健中的革命

虽然对于我们许多人来说，AI 只是最近才引起关注，但早在 1950 年代，Alan Turing 就撰写了具有里程碑意义的文章《计算机械与智能》。文章开篇写道：“我提议考虑这样一个问题：‘机器能思考吗？’”（Turing，1950，第 433 页）。

到 1966 年，我们看到了 AI 在心理学领域的早期应用，通过早期聊天机器人 Eliza 说服患者他们是在与真正的治疗师交谈（Weizenbaum，1976；Mullins，2005）。

近年来，由于算法能够从大量数据中得出强大的统计推断，AI 已经彻底改变了精神卫生保健满足患者需求的潜力（Holohan & Fiske，2021；D’Alfonso，2020）。

当 OpenAI 在 2022 年发布了对话式 AI 软件 ChatGPT 时，更广泛的人群开始看到 AI 对心理健康，甚至 AI 辅助治疗的潜力（Minerva & Giubilini，2023；Nelson，2024）。

AI 的影响令人印象深刻。2023 年发表在《信息系统前沿》上的一篇论文描述了一种 AI 评估工具，该工具仅通过 28 个问题就能在没有人工输入的情况下准确识别和分类患者的心理健康状况，准确率为 89%（Tutun 等，2023）。

最近一项关于心理健康聊天机器人的元审查研究指出，聊天机器人有可能“有效地缓解心理困扰”，甚至可以与 AI 形成治疗关系（Li 等，2023，第 9 页）。

AI 如何用于心理健康护理？

进化中的数字技术和 AI 正在多个领域改变精神健康领域，包括（D’Alfonso，2020；Koutsouleris 等，2022）：

  • 预测和检测
    AI，尤其是机器学习（专注于学习和决策系统的 AI 子集），越来越多地用于精神卫生护理中的预测、检测和治疗。
  • 数字干预
    网络和智能手机上的数字干预（应用程序）增强了和个性化了精神卫生护理用户的体验。
  • 数字表型
    使用智能手机和其他数字设备中的传感器数据提供行为和心理健康洞察，并支持精神健康状况的预测。
  • 自然语言处理
    分析临床文本和社交媒体内容提供了一种发现心理健康状态的方法，并支持治疗干预的会话代理的开发。
  • 聊天机器人和虚拟代理
    这些为各种精神健康状况提供了可访问的治疗选项，采用诸如认知行为疗法等治疗方法。
  • 生态瞬时干预
    移动设备可以支持实时的心理干预和行为提示。它们经常使用用户反馈和行为来告知其高度个性化的治疗建议。
  • 精神健康中的精准医学
    诸如延迟、不准确和低效的护理交付等问题可以通过精确的诊断、预后和治疗选择来减轻。

最终，“AI 很快就在许多我们认为是人类特权的医疗保健环境中变得有效。”（Minerva & Giubilini，2023，第 809 页）。

AI 是否可以帮助心理健康？ - Gizmodo

AI 治疗的工具有哪些？

心理健康治疗依赖于来访报告他们的认知和情绪状态、症状的进程以及来自朋友、亲属和同伴的输入（Koutsouleris 等，2022）。

反过来，精神卫生专业人员的技能、知识和经验对于诊断和治疗决策至关重要。

AI、机器学习和其他先进技术提供了支持治疗师识别和治疗精神健康状况并执行耗时任务的工具（Koutsouleris 等，2022；Li 等，2023）。

虽然有许多 AI 工具可用于治疗，但以下工具特别有价值。

聊天机器人和虚拟代理

AI 治疗聊天机器人，如 Tess、Wysa 和 Woebot，提供“虚拟心理治疗服务，并且已经证明在减少抑郁和焦虑症状方面取得了令人鼓舞的结果”（Holohan & Fiske，2021，第 1 页）。

此类工具越来越多地集成到实践中，提供虚拟心理治疗服务，协助诊断，促进咨询，提供心理教育，并提供治疗选择。AI 使多种交互模式（如文本和语音）能够更加个性化和适应性更强。

移动和即时消息集成

对话代理（聊天机器人）可以与移动或即时消息应用程序集成，以“协助诊断，促进咨询，提供心理教育，并提供治疗”（Li 等，2023，第 1 页）。

此类 AI 应用已被证明在减少心理健康问题（包括抑郁和痛苦）方面有效，并且由人类与 AI 治疗关系的质量塑造（Li 等，2023）。

自然语言处理

自然语言处理有助于分析来访在对话、聊天、电子邮件和社交媒体帖子中的语言。它可以检测与心理健康问题（如抑郁或焦虑）相关的模式，并是聊天机器人的重要组成部分（Li 等，2023；Holohan & Fiske，2021）。

诊断的机器学习模型

机器学习模型可以在研究和实践中用于预测存在和类型的精神障碍。模型使用参与者对评估问题的回答和其他历史数据进行训练（Tutun 等，2023）。

这些决策支持系统（DSS）可以协助精神卫生专业人员做出基于证据的治疗决策，分析数据并提供有关精神健康诊断和治疗的建议。

在一项研究中，研究人员得出结论，“通过此提出的 DSS 准确诊断精神障碍可以减少由于误诊、过度诊断和不必要的治疗导致的整体医疗保健成本”（Tutun 等，2023，第 1271 页）。

AI 治疗有哪些益处？

AI 为精神卫生从业人员提供了显著的组织和节省时间的优势，包括（Bibhudatta，2023）：

  • 自动记录视频会议中的笔记
  • 审查和总结来访的笔记
  • 创建定制的练习、活动和干预措施
  • 流程化账单
  • 安排会议和管理日历

然而，AI 的潜力远不止于此。研究人员目前正在评估 AI 如何在以下各个领域带来变革，最终支持更积极的来访成果。

使用 AI 在治疗中的好处包括（Li 等，2023；Tutun 等，2023；Holohan & Fiske，2021；Koutsouleris 等，2022）：

  • 更加便捷和可访问
    24/7 可用性，随时随地提供即时支持；消除地理、财务和时间限制
  • 分析大量数据集
    识别生活各个方面（从多个角度）的行为模式——远远超出人类的能力
  • 更具成本效益
    降低成本，例如物理空间（办公室）和设备的成本，并将支出限制在软件和许可证上
  • 减少污名
    来访可能更愿意与 AI 治疗师交谈而不是人类治疗师；他们可能会感到更加心理安全，受到较少的评判。
  • 更有效地诊断和监测
    AI 处理大量数据的能力可以帮助诊断精神健康状况并监测治疗。

也许最重要的是，AI 在治疗和支持心理健康方面的最大优势在于它能够根据来访在特定时间点的具体需求定制交流、活动、反馈和咨询（Tutun 等，2023；Holohan & Fiske，2021）。

挑战和批评可以克服吗？

AI 治疗师的挑战

AI 治疗师的挑战

尽管拥抱 AI 在治疗中的好处相当可观，但在使用诸如 ChatGPT 之类的工具和 AI 工具治疗师时仍存在挑战和风险（Minerva & Giubilini，2023）。

有人提出了这样的问题：我们应该在多大程度上信任这些系统的建议和指导及其改善心理健康结果的能力（Koutsouleris 等，2022）。

挑战和批评包括以下几点（Minerva & Giubilini，2023）：

缺乏共情

AI 没有能力共情和与来访形成真正的人际关系，这对治疗至关重要。

“似乎不太可能 AI 能够与患者共情，理解他们的情感状态，或者向患者提供人类医生所能提供的那种联系”（Minerva & Giubilini，2023，第 809 页）。

人类心理的复杂性

算法和数据模式无法解决每个个体的独特需求，因为人类心理过于复杂。

来访自主性的丧失

过度依赖 AI 进行心理健康护理可能导致来访变得过于依赖这些工具进行情感支持和决策制定，从而可能降低他们独立管理心理健康的能力。

长期效果未知

长时间依赖 AI 进行心理健康支持对来访的影响以及人类关系的本质尚不清楚。

道德和隐私问题

使用 AI 进行治疗存在重大道德和隐私问题，包括（Minerva & Giubilini，2023）：

  • 数据隐私和安全：AI 模型收集大量的个人信息，这些信息可能被泄露或滥用。
  • 偏见和公平性：就像人类一样，AI 可能会学习偏见，从而可能影响所提供的治疗或导致误诊或不当治疗。

个人触感的丧失

“如果用 AI 替换大量的人类医生，医疗保健的去人性化是一个显而易见的成本”（Minerva & Giubilini，2023，第 809 页）。

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克服 AI 的局限性

那么，我们如何克服上述一些 AI 的局限性呢？

良好的训练

AI 模型必须接受高质量、无偏见的数据训练。“稳健预测模型的发展始于高质量、可靠且充分代表目标现象变化、复杂性和特性的数据”（Koutsouleris 等，2022，第 831 页）。

足够的数据隐私和安全保障

隐私至关重要。数据必须安全，防止泄露和未经授权的访问。

同意和透明度

用户必须了解他们的数据将如何存储、使用和访问。因此，用户需要充分了解 AI 数据处理的含义。

确保 AI 是公平和无偏见的

必须采取程序和控制措施，确保 AI 工具不会通过采纳歧视性做法或提供不平等的治疗而学习偏见。

责任和赔偿

需要明确谁对负面结果负责。是 AI 开发者、使用工具的治疗师还是实践所有者？

谨慎的决策

AI 建议只是建议。我们应该用它们来支持而不是替代人类判断和决策。

维持监督

如果治疗师和精神卫生从业人员使用 AI 工具，他们必须监控这些工具的工作方式以及它们提供的建议和指导。

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AI 治疗师可以取代真正的治疗师吗？

基于我们所见的 AI 在心理健康护理中的优点和挑战，人工智能治疗师似乎不太可能立即取代人类治疗师（Minerva & Giubilini，2023）。

然而，AI 治疗工具和软件可以成为支持和增强为来访提供的护理的有价值的工具，从而可能提高心理健康服务的质量和可及性（Minerva & Giubilini，2023）。

至少目前，AI 在治疗中的角色最好被视为补充，提供额外的资源和支持，而核心的治疗关系和决策则留给人类专业人士（Koutsouleris 等，2022）。

AI 治疗的未来是什么？

AI 治疗的未来

AI 治疗的未来

在他们的文章《AI 是精神健康护理的未来吗？》中，Francesca Minerva 和 Alberto Giubilini（2023）确定了精神健康护理中 AI 未来的几个关键点。

  1. 混合方法
    未来的精神健康护理很可能会涉及 AI 和人类治疗师优势的结合。
  2. 成本效益和可访问性
    由于 AI，心理健康护理将变得更加经济有效，减少专业人员短缺，使其在全球范围内更易于获得，从而可能改善更多人的护理。
  3. 去人性化的问题
    医疗保健提供中的同理心和信任等核心方面可能因使用 AI 而面临风险。
  4. 精神病学的潜在益处
    精神病学的进步可能会产生积极的结果，这可能会挑战传统观点，即精神病学扎根于人类联系。
  5. AI 用于诊断精神疾病
    我们可能会看到进一步改进，通过分析来自各种来源（如病历、社交媒体和可穿戴设备）的大量多样化数据来诊断精神疾病。
  6. AI 用于特定患者群体
    AI 将继续特别适用于那些在人际交往方面有困难或担心污名的人群，如抑郁症或自闭症患者。

除此之外，AI 支持心理健康的方向和能力仍然难以预测，容易低估。

支持心理健康的 AI 应用程序

虽然 AI 不是治疗师的替代品，但有几个 AI 应用程序和工具提供了一定程度的治疗支持。

以下是我们的一些推荐：

Wysa：心理健康支持

[Wysa

Wysa

](https://apps.apple.com/gb/app/wysa-mental-health-support/id1166585565)

这个支持 AI 的聊天机器人帮助那些正在与焦虑、抑郁和压力作斗争的人。

这个经过临床验证的工具提供即时支持和长期辅导，为来访提供一个安全的地方来谈论他们的担忧和压力源。

在 Apple 应用商店 中找到此应用。
在 Google Play 商店 中找到此应用。

Happify：应对压力和担忧

[Happify

Happify

](https://play.google.com/store/search?q=happify&c=apps&hl=en&gl=US)

这款流行的应用程序使用 AI 来支持用户，并提供基于科学的游戏和活动，以帮助减轻压力并维持整体幸福感。

该应用程序使用取自积极心理学、认知行为疗法和正念的经过验证的技术。

在 Apple 应用商店 中找到此应用。
在 Google Play 商店 中找到此应用。

Rootd：应对恐慌发作

[Rootd

Rootd

](https://apps.apple.com/gb/app/rootd-panic-attack-relief/id1289018369)

这是一个宝贵的工具，用于了解恐慌的来源并帮助管理和克服恐慌发作。

只需按下一个按钮，该应用程序就可以帮助正在经历恐慌发作的用户，无论是直面恐慌还是寻找安慰的地方。

在 Apple 应用商店 中找到此应用。
在 Google Play 商店 中找到此应用。

Sanvello：应对焦虑和抑郁

[Sanvello

Sanvello

](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.pacificalabs.pacifica&hl=en&gl=US)

该应用程序为用户提供心理健康支持，包括自我护理、同伴支持、辅导和治疗。

该应用程序基于取自认知行为疗法和正念的技术，并根据每位用户的需要量身定制。

在 Apple 应用商店 中找到此应用。
在 Google Play 商店 中找到此应用。

总结信息

我们都看到 AI 的潜力正在改变我们的世界体验，包括数字艺术、新闻业、在线购物、驾驶和我们与技术的互动。

因此，AI 在医疗保健中的应用越来越多，支持精神和身体健康从业人员诊断患者并找到最佳治疗方法（Minerva & Giubilini，2023）。

像大型语言模型这样先进的技术，由于 ChatGPT 在 2022 年的发布而变得流行，正在探索其在心理健康护理中的潜力，以生成复杂的响应和互动，支持需要帮助的人的心理健康。

AI 为患者提供了一种经济有效的支持手段，填补了传统服务难以满足日益增长的治疗需求的空白。

尽管当前工具和技术尚未准备好取代人类心理健康专业人士，但它们可以在为患者提供的护理中发挥至关重要的作用，从而有可能提高心理健康服务的标准和可及性（Minerva & Giubilini，2023）。

随着我们见证 AI 在心理健康护理中的作用日益增强，现在是咨询师和教练探索 AI 工具的理想时机。这种创新可以丰富他们的实践，提供新的方法来更有效地支持当今数字世界中的客户。

希望您喜欢阅读这篇文章。别忘了下载我们的三个免费的积极心理学练习（点击下载）。

常见问题

过度依赖 AI 进行心理健康支持存在哪些潜在风险？

过度依赖 AI 进行心理健康支持存在风险，例如共情和个人联系的丧失、来访自主性的减少以及与数据隐私相关的伦理问题（Minerva & Giubilini，2023）。AI 缺乏形成真正治疗关系的能力，这是有效心理健康护理的关键（Minerva & Giubilini，2023）。

AI 对心理健康有益吗？

AI 可以通过提供经济有效的支持并在诊断和治疗监测方面提供帮助，对心理健康有益（D’Alfonso，2020）。然而，它应该补充而非取代人类治疗师，以确保全面护理（Minerva & Giubilini，2023）。

AI 可以帮助焦虑吗？

AI 可以通过聊天机器人和应用程序提供帮助，这些应用程序提供认知行为疗法技术并提供个性化干预（Li 等，2023）。这些工具提供即时支持，可以有效管理症状（Li 等，2023）。

参考文献

  • Bibhudatta, D. (2023). Generative AI will transform virtual meetings. Harvard Business Review. Retrieved January 6, 2024, from https://hbr.org/2023/11/generative-ai-will-transform-virtual-meetings
  • D’Alfonso, S. (2020). AI in mental health. Current Opinion in Psychology, 36, 112–117.
  • Holohan, M., & Fiske, A. (2021). “Like I’m talking to a real person”: Exploring the meaning of transference for the use and design of AI-based applications in psychotherapy. Frontiers in Psychology, 12.
  • Koutsouleris, N., Hauser, T. U., Skvortsova, V., & De Choudhury, M. (2022). From promise to practice: Towards the realisation of AI-informed mental health care. The Lancet (British Edition), 4(11), e829–e840.
  • Li, H., Zhang, R., Lee, Y.-C., Kraut, R. E., & Mohr, D. C. (2023). Systematic review and meta-analysis of AI-based conversational agents for promoting mental health and wellbeing. NPJ Digital Medicine, 6(1), 236–236.
  • Minerva, F., & Giubilini, A. (2023). Is AI the future of mental healthcare? Topoi, 42(3), 809–817.
  • Mullins, J. (2005). Whatever happened to machines that think? New Scientist. Retrieved January 15, 2024, from https://www.newscientist.com/article/mg18624961-700-whatever-happened-to-machines-that-think/.
  • Nelson, J. (2024). Should you create content now that ChatGPT can? Forbes. Retrieved January 6, 2024, from https://www.forbes.com/sites/jamesnelson/2024/01/14/should-you-create-content-now-that-chatgpt-can/
  • Turing, A. M. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, 59(236), 433–460.
  • Tutun, S., Johnson, M. E., Ahmed, A., Albizri, A., Irgil, S., Yesilkaya, I., Ucar, E. N., Sengun, T., & Harfouche, A. (2023). An AI-based decision support system for predicting mental health disorders. Information Systems Frontiers, 25(3), 1261–1276.
  • Weizenbaum, J. (1976). Computer power and human reason: From judgment to calculation. Freeman.

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