精神病学一直是一门复杂而不精确的科学，尤其是在评估和治疗精神健康问题时。这种不精确性带来的挑战尤为显著。尽管精神病学的初衷是好的，但往往无法达到预期的效果，尤其是当患者自杀率上升时，这一问题显得更加严重。自杀已经成为美国第十大致死原因，并在全球15至29岁人群中位列第四。面对这样的严峻挑战，如何改善治疗效果，是每一位医生都亟需思考的问题。
目前，精神健康的评估主要依赖于患者的自我报告。这类问卷通常包括一些看似简单的提问，例如“在过去两周内，你有多少次对通常会令人愉快的活动失去兴趣？”或“你有时会听到别人听不到的声音吗？”然而，患者的回答往往受到多种主观因素影响，这使得诊断结果不尽如人意。
有一位病人，起初，他的回答一切正常。然而，当我问到“你觉得自己与别人有什么不同吗？”时，他的回答显露出了他复杂的妄想症状，认为所有人都在密谋反对他。他是一位典型的偏执型精神分裂症患者。
尽管此类问询仍然是诊断和监测精神疾病的主要手段，但它们的局限性显而易见。不仅患者的回答是主观的，且往往是在不符合其日常环境的情况下得出。此外，许多问题并未触及患者的核心心理状态。
人工智能的介入似乎带来了希望。如今，学术研究人员正在利用人工智能提升心理健康评估的准确性。这些新兴技术能够更全面地描绘出患者的心理状态，帮助医生识别出需要紧急干预的患者，并为治疗决策提供依据。
然而，这种转变并非没有挑战。人工智能技术的引入也引发了隐私、安全和偏见等方面的担忧。尤其是机器学习需要依赖患者的持续数据流，这可能使患者的隐私面临威胁。甚至出现了一些严重的失败案例。去年，一名比利时男子在与聊天机器人互动后自杀，原因是机器人鼓励他为气候变化做出“牺牲”。
在开发的人工智能工具中，一种突破性技术可以通过分析语音，预测患者焦虑和抑郁的严重程度。它可以通过监测语音模式和生理指标，识别出抑郁患者的细微言语变化，例如，他们倾向于更多使用第一人称代词“我”和“我的”。此外，抑郁症患者往往讨论悲伤，而焦虑症患者则倾向于表达更广泛的情绪。这些看似微小的细节有助于医生做出更精准的诊断。
与此同时，人工智能也有望帮助治疗师更好地与患者建立共情关系。通过分析患者的言语模式和行为，人工智能可以为治疗师提供个性化的建议，帮助他们选择更适合患者的治疗方式。然而，北卡罗来纳大学的精神病学家Patrick F. Sullivan博士指出，人工智能在应对非标准化言语如方言、口齿不清等方面仍存在局限性。
展望未来，人工智能可能不仅仅是治疗师的助手，它甚至有可能成为自动化的治疗师。当前，诸如Woebot等人工智能应用，已能够模拟认知行为疗法，并为用户提供心理健康支持。随着技术的进步，未来的人工智能治疗师可能会结合音频和视频，分析患者的面部表情和肢体语言，从而提供更为全面的治疗体验。
尽管人工智能治疗师的概念还处于初期阶段，但它们所带来的潜力无疑将改变整个心理健康领域。通过人工智能，大量患者将能以更低的成本获得高质量的治疗服务。而这些进步的最终目标是为所有需要帮助的人提供富有同情心和有效的治疗。
