在过去的几年里，有1万到2万个应用程序涌入心理健康领域，提供“颠覆”传统治疗的服务。随着人们对ChatGPT等人工智能创新的狂热，聊天机器人可以提供心理健康护理的说法即将出现。

　　这些数字解释了原因:大流行的压力导致数百万美国人寻求治疗。与此同时，美国长期以来一直缺乏心理健康专业人员;超过一半的县缺乏精神科医生。鉴于《平价医疗法案》(Affordable Care Act)要求保险公司提供同等的精神和身体健康保险，需求和供应之间存在巨大鸿沟。

　　对企业家来说，这是一个巨大的市场机遇。今年3月，在医疗初创企业展示产品的西南偏南大会(South by Southwest)上，人们近乎宗教般的相信，人工智能可以重建医疗保健，提供可以诊断和治疗各种疾病的应用程序和机器，取代医生和护士。

　　不幸的是，在精神卫生领域，缺乏有效性的证据。市场上的许多应用程序中，很少有独立的结果研究表明它们有帮助;大多数都没有经过FDA的审查。尽管这类产品的销售目的是治疗焦虑、注意力缺陷/多动障碍和抑郁症等疾病，或预测自杀倾向，但许多产品(用小字)警告用户，它们“不打算用于医疗、行为健康或其他医疗服务”，或者“不是FDA批准的产品”。

　　面对这种营销巨头，我们有充分的理由保持谨慎。

　　几十年前，麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology)教授、被认为是人工智能之父之一的约瑟夫·魏岑鲍姆(Joseph Weizenbaum)预测，人工智能永远不会成为一名优秀的治疗师，尽管它听起来像是一名优秀的治疗师。事实上，他在20世纪60年代创建的最初的人工智能程序是一个名为ELIZA的心理治疗师，它将单词和模式识别与自然语言编程相结合，听起来像一个治疗师:

　　女:嗯，我男朋友让我来的。你男朋友让你来的?女:他说我很多时候都很沮丧。伊莉莎:听说你很沮丧，我很难过。女:没错。我不开心。伊莉莎:你觉得来这里会让你不开心吗?

　　虽然被誉为人工智能的胜利，但ELIZA的“成功”吓坏了我曾经采访过的Weizenbaum。他说，学生们会和机器互动，就好像伊丽莎是一个真正的治疗师，而他创造的只是“一个派对把戏”。

　　他预见到像ChatGPT这样复杂得多的程序的发展。但“在这种情况下，计算机可能获得的体验不是人类的体验，”他告诉我。“例如，计算机不会体验到我们所理解的任何意义上的孤独。”

　　焦虑或狂喜也是如此，这些情绪在神经系统上如此复杂，以至于科学家们无法确定它们的神经起源。聊天机器人能否实现移情，即病人和医生之间的移情流动，这是许多类型治疗的核心?

　　Thomas Jefferson大学健康设计实验室主任、医学创新先驱Bon Ku表示:“医学的核心原则是人与人之间的关系，而人工智能无法爱。”“我有一个人类治疗师，这永远不会被人工智能取代。”

　　顾说，他希望看到人工智能被用来减少从业者的任务，比如记录和数据输入，“腾出更多的时间让人类联系”。

　　虽然一些心理健康应用可能最终证明是有价值的，但有证据表明，有些应用可能会造成伤害。一位研究人员指出，一些用户指责这些应用程序“脚本化，除了教科书上的轻度焦虑和抑郁案例外，缺乏适应性”。

　　对于保险公司来说，提供应用程序和聊天机器人来满足心理健康平等的要求可能很有诱惑力。毕竟，与提供一个人类治疗师小组的困难相比，这将是一个廉价而简单的解决方案，尤其是在许多人因为认为保险公司的支付太低而不参加保险的情况下。

　　也许是看到人工智能涌入市场，美国劳工部去年宣布，它正在加大努力，确保更好的保险公司遵守心理健康平等的要求。

　　美国食品和药物管理局去年年底也表示，它打算对一系列心理健康应用程序“行使执法自由裁量权”，并将其作为医疗设备进行审查。到目前为止，还没有一个被批准。而且，只有极少数获得了该机构的突破性设备称号，这一称号将对具有潜力的设备进行快速审查和研究。

　　这些应用程序大多提供治疗师所谓的结构化治疗——病人有特定的问题，应用程序可以用类似工作手册的方法来回应。例如，Woebot结合了正念和自我护理的练习(由治疗师团队撰写的答案)来治疗产后抑郁症。另一款获得突破性设备称号的应用程序Wysa为焦虑、抑郁和慢性疼痛提供认知行为疗法。

　　但收集可靠的科学数据，了解基于应用程序的治疗效果如何，还需要时间。总部位于波士顿的医疗保健改善研究所(Institute for Healthcare Improvement)负责人凯达尔?马特(Kedar Mate)表示:“问题在于，目前几乎没有证据表明该机构能得出任何结论。”

　　在我们进行这项研究之前，我们不知道基于应用程序的心理健康护理是否比Weizenbaum的ELIZA更好。随着时间的推移，人工智能肯定会有所改善，但在这一点上，保险公司声称提供一款应用程序就接近于满足心理健康平等的要求，这还为时过早。

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