人工智能在心理健康和福祉中的应用-当前的应用和趋势

丹尼尔Faggella
《阿凡达》

Daniel Faggella是Emerj的研究主管。他受到联合国、世界银行、国际刑警组织和领先企业的呼吁,是一位全球广受欢迎的专家,研究人工智能对企业和政府领导人的竞争战略影响。

AI在心理健康和健康 - 当前的应用和趋势

有很多人工智能项目正在进行中医疗保健产业;其中一些是为了心理健康和幸福。在本文中,我们提供了AI如何促进心理医疗保健的概述。

我们将讨论目前未满足的患者需求,以及人工智能将如何满足这些需求。我们还考虑了将人工智能应用于精神保健可能带来的好处和风险。

此演示文稿基于我的演示文稿变革性的技术会议在硅谷:

完整的幻灯片也可以在幻灯片

心理健康和福祉的未满足需求

的数字

美国国家卫生研究院(NIH) 2015财年的资金为300亿美元。只有不到10%的资金用于心理健康和与成瘾有关的项目。这与那些可能暗示改善心理健康可以延长寿命和提高工作效率的研究形成了鲜明对比。

2001年,世界卫生组织(世卫组织)怀疑,丧失健康生活年数的10%以上和残疾生活年数的30%可归因于心理健康问题。此外,据估计,抑郁症每年造成大约2亿个工作日的损失,这将给我们的雇主造成170亿到440亿美元的损失。值得注意的是,心理健康问题的经济影响很难完美地衡量或量化。

目前,大多数服务于心理健康领域的知名AI供应商提供的解决方案属于以下两类之一:

  • 会话接口
  • 患者行为模式识别
Woebot谈话
一个用户和Woebot的聊天机器人交互的例子。

会话接口

示例供应商:wysa.io.woebot.io.Ginger.io

一些人工智能供应商试图通过提供自动化的文本交互来促进健康。虽然这项技术并不能取代真正的治疗师或精神科医生,但它可以鼓励人们与专业人士预约并跟进预约。

一些供应商宣传提供提示和提醒的能力,强调良好的睡眠习惯和积极的思维方式。这些方法通常基于认知行为疗法,必要时可以将用户与真人教练联系起来。

目前,创造一种有效的心理健康的局限性聊天机器人相对陡峭。的一些大银行在世界上仍然有创造有效的问题用于简单消费者银行功能的聊天机器人

医疗保健行业的相对规模表明,他们将看到更多的问题试图为这类项目聚集数据和资金。

行为模式识别

示例供应商:万寿菊健康Mindstrong.Ginger.io

人工智能在心理健康方面的第二类应用也符合人工智能的一个更大趋势,这个趋势在未来几年将变得越来越重要。识别患者、客户或任何类型用户的行为模式的能力被用作跨行业的各种业务问题的解决方案。这强调了维护数据可追溯性和可访问性的重要性,这使得未来的人工智能计划更容易被采用。

与对话界面类似,这种类型的人工智能工具可以用来帮助治疗师和医生找到患者特定状况的指标。这类软件背后的机器学习算法会获取患者的网络活动或旅行等行为信息,然后让他们基于这些信息进行自我评估。软件通常会询问病人那天的感受。通过这种方式,它将能够使用这些信息来近似患者的精神状况,并确定他们是否需要治疗师的帮助。

一个人的精神状况和可能参与其中的身体因素可以作为重要的数据来确定问题可能是什么。目前,人工智能供应商声称会追踪以下类型的患者生物特征数据:

  • 锻炼和睡眠
  • 位置和运动
  • 自我报告评估(每日或每周)
  • 短信内容
  • 电话使用或活动

尽管存在可用于此类项目的数据来源,但仍有一些突出的局限性来为心理健康创建有效的模式识别申请。例如,围绕应用程序分析患者私密的文本对话的能力存在许多隐私问题。

当这些数据稍后被用于训练算法时,它将需要适当地匿名化,这对于复杂的情况是很困难的。此外,运动和睡眠习惯等自我报告数据的可靠性通常值得怀疑。在未来几年里,企业将需要专注于优化这些获取数据的渠道,并找到更有效利用数据的方法。

下面是一个例子,MarigoldHealth描述了他们如何使用情感分析技术来让医疗网络更好地了解不同人群:

万寿菊健康的情感分析价值主张。

可信的好处和预测

我们怀疑心理健康空间的核心价值主张位于跨新数据流的模式。这包括来自各种来源的数据,包括移动设备活动,Geolocation数据,应用程序使用,文本消息的内容和睡眠估计。

将新的实时数据流与用户福利的代理相关,似乎是最突出的应用中最有希望的。

更具体地,这些应用程序关联从移动设备活动中提取的数据而不是自评估信息。然后,此类应用程序将其与给定阈值进行比较,例如自杀思想或精神科医生访问的频率。

虽然还不清楚这些应用程序在为患者提供直接护理方面将发挥多大的作用,但随着技术的改进,这种类型的代理数据可能会提供对患者健康状况更准确的评估。

开发AI应用可能需要数年时间,可以逼真地建议人类患者的行为或行为改变。这是因为这些建议需要更多的上下文,而不是我们当前的移动设备和会话接口可以提供的,例如创伤或恐惧症。最有可能在人类医生的范围内保持这种背景。

为了通过聊天机器人改变行为而复制人类的互动也将是非常具有挑战性的。这种做法也给医疗保健公司和患者带来了许多危险,比如网上有许多与精神保健聊天机器人进行的非常脱节或毫无意义的对话。

这些会话接口的长期目标可能仍然是很长一段时间,但文本仍然是反馈和患者数据的潜在来源。对挑剔更高级别的风险可能是至关重要的,例如他们对“你没事的问题的回应?”“你最近怎么样?”

此外,这些应用程序可以帮助那些因各种原因无法获得传统精神卫生保健的人。这些包括:

  • 无法负担治疗的人
  • 可能太害羞或羞于尝试治疗的人
  • 农村或偏远地区无法获得治疗师的人

虽然以传统疗法之外的方式帮助这些团体的机会,但让每个病人参与的最佳方式仍不清楚。从这个最初的问题可以清楚地看出,需要进行更多的研究,以确定这些数字治疗和诊断应用程序的影响,然后才能将它们用作治疗的替代品。

有证据表明,该领域的人工智能初创公司似乎明白,它们应用程序的主要目的是确保患者的安全,并在时机成熟时最终将他们转移到人类治疗师那里。

例如,供应商Mindstrong的价值主张代表了“先发制人”的洞察力,就像许多其他公司目前所说的那样:

考虑风险

商业模式

建立这种类型的应用时需要考虑的风险是驱动商业模式远离可访问和合理定价的奖励。随着更多AI精神卫生公司获得牵引力,他们将开始更强烈地考虑这些问题。例如,每月账单可能会巧妙地鼓励患者尽可能多地使用该服务,以获得他们所能摆脱它的所有价值。

另一个问题是,这些应用程序的目的是最终为潜在的患者找到治疗师。出于这样的目的,商业模式可能会开始优先将患者推向治疗师,而不是确定地确定他们是否需要治疗师。

如果这种商业模式是围绕着与远程治疗师或教练的每次聊天付费,那么可能会有一种类似的倾向,即把越来越多的客户介绍给这些教练。与其试图通过确定患者是否需要这些教练来帮助他们,不如让患者尽可能多地使用应用程序或教练,这可能是一个更大的动机。

许多对话界面都看到了类似的问题,但在心理健康领域,风险要高得多。

开发这类应用的人工智能初创公司需要找到一条盈利之路,但目前尚不清楚盈利动机是否会让产品向不利于用户的方向发展。

长期影响

为了确定虚拟精神保健的长期影响,在任何估计可以被认为是准确的之前,将需要更多的研究。目前,对于这个相对新兴的人工智能用例,还没有足够的客观研究。

此外,有不同心理健康问题的人也会下载相同的应用程序。要确定每种应用程序对不同类型疾病患者的潜在好处和危害尤其困难。

发现这些应用的长期影响的另一个问题是,用户必须与之互动的技术将在未来十年迅速变化。

如前所述,医疗保健公司可能会从这些应用程序中获益,通过代理这些应用程序中的数据来对每个患者做出重要的决定。他们实现这一目标的方式需要改变,以适应未来智能手机和其他设备的发展。

结论和外卖

如果我们可以在睡眠和电话活动周围收集足够的数据,并且会话接口可能是其中的一部分,仍有很多信息。但是,实现了相当大的时间,可以实现AI技术的水平,这可以建议有变形提高幸福或降低风险的行为和行为。

即使在两到三年内,聊天机器人的心理健康建议可能也不会比最普通、最基本的心理健康建议更好。医疗保健公司和人工智能初创公司在这方面应保持低期望值。

与此同时,它对这个空间感兴趣的公司,学者和医疗保健提供者有很多令人愉快。一些C级高管选择投资于这些类型的AI举措,并且有许多论坛和事件可以讨论它们姿势的潜在利益和挑战。

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