在全球有10亿人患有精神疾病却缺乏优质照护的当下，人工智能驱动的聊天机器人正成为一种可规模化的解决方案。机器学习工具能以多种语言提供治疗指导，通过可穿戴设备数据分析实现早期筛查，并预测个体对治疗的反应。专家预测，未来五年内，经过临床验证的AI心理健康工具将显著普及。

　　全球约有10亿人患有精神疾病，其中许多人无法获得必要的资源或优质救助服务（https://www.who.int/key-messages#:~:text=The%20health%20argument,of%20adults%20suffer%20from%20depression.）。在中低收入国家，精神疾病发病率正快速上升，但可用的临床治疗师数量却最少。

　　为了跟上心理健康服务的需求，人们正转向人工智能驱动的聊天机器人。

　　IEEE会员Carmen Fontana表示：“数字健康工具在解决医疗资源不平等问题中至关重要。对于生活在偏远农村地区的患者，这可能意味着通过手机上的AI应用提供心理健康服务；对于非母语使用者，这意味着用生成式AI以其母语提供护理服务。”

　　这有可能通过为服务提供者和患者提供一种用于开展心理健康照护的额外工具，来改变传统的心理健康实践模式。

　　IEEE会士Chenyang Lu表示：“机器学习有潜力帮助弥合心理健康照护日益增长的需求与服务提供者数量有限之间的差距。人工智能驱动的聊天机器人提供了一种可规模化且易获取的方式来提供心理健康支持，使任何有互联网接入的人都能获得基本的治疗指导和数字疗法，无论其地理或经济障碍如何。”

　　机器学习在心理健康照护中的应用方式

　　有多项指标显示，心理健康支持仍是人们使用聊天机器人的核心场景之一。

　　但这些聊天机器人在提供患者所需的必要支持时，效果究竟如何？

　　IEEE会员Hui Ding指出：“这些模型并非专为心理健康领域设计，然而，一旦用高质量的心理健康数据集对其进行训练，便能在准确性和效率上达到令人满意的表现。”

　　机器学习在心理健康领域的最新应用进展

　　机器学习领域的最新突破已催生出专门针对精神疾病与健康问题的新型工具（https://ieeexplore.ieee.org/document/10778142）。与通用聊天机器人不同，这些工具旨在专精于理解和处理人类语言。这类医疗大语言模型（LLM）通常包含更丰富的知识库内容，例如疾病诊断、用药建议及病症解析等。

　　Lu表示：“近年来，生成式AI和大语言模型因其能开展自然、类人对话的能力而备受关注，这使其在心理健康领域的应用极具吸引力。”

　　他补充道，这些工具可通过以下方式辅助心理健康专家的服务与诊断：“通过分析可穿戴设备数据中的模式，对抑郁症等疾病进行早期筛查；同时通过预测个体患者对治疗的反应，实现更具针对性和有效性的照护。”

　　然而，这些模型可能在精神病学其他重要方面缺乏能力，例如治疗性沟通和共情能力。

　　IEEE高级会员Cristiane Pimentel表示：“机器学习有助于辅助精神疾病的诊断，但它永远无法取代最终的医学评估。这仍需要严格的伦理规范和临床照护。”

　　解决数据与偏见问题

　　尽管机器学习在心理健康领域的应用日益广泛，为服务不足的群体提供了解决方案，但数据隐私、准确性和偏见问题依然存在。

　　聊天机器人的训练数据类型可能导致其回答产生偏差。例如，Pimentel指出：“如果某项研究在非洲开展，该国的国情和人口状况可能与加拿大截然不同，这会影响模型的可靠性和准确性。”

　　Lu认为，另一个问题在于模型的泛化能力。

　　“在某一医院体系或患者群体中表现良好的模型，若部署到新环境时往往会出现性能下降或不稳定的情况，这既会影响准确性，也会削弱信任。” 他说道。

　　大语言模型（LLM）还容易产生虚构信息（即 “幻觉” 现象），这使其在临床场景中的应用面临挑战。

　　Lu表示：“这些模型最初并非为临床用途设计。它们可能会‘产生幻觉’，即生成不准确甚至具有误导性的信息，这对模型可靠性和患者安全构成严重威胁。在将这些工具安全整合到心理健康照护体系之前，确保其通过临床验证并进行严格监控至关重要。”

　　机器学习在心理健康照护中的未来

　　随着机器学习（ML）和人工智能（AI）临床应用的拓展，心理健康服务与患者之间的鸿沟将逐渐缩小。然而，要实现这一目标，需解决监管层面的担忧并建立保障机制，以推动技术的可持续应用。

　　Lu指出：“未来五年，我们有望看到机器学习模型通过临床验证，并融入临床试验与日常诊疗实践，尤其是在早期筛查和个性化治疗方案选择领域。通过整合可信AI方法、利用经临床验证的心理健康数据及医生反馈，心理健康聊天机器人将变得更可靠、更安全。这些进步将共同推动AI驱动的数字心理健康照护大规模普及，助力弥合日益增长的心理健康需求与有限照护资源之间的差距。”