IEEE專家文章：聊天機器人有望填補心理健康服務缺口

國際電器電子工程師學會(IEEE)21日分享的文章指出，在全球10億人面臨精神疾病困擾且優質照護稀缺的背景下，人工智慧驅動的聊天機器人正成為有望填補心理健康服務缺口的解決方案。

文章援引世界衛生組織的數據指出，全球約有10億人患有精神疾病，其中許多人無法獲得必要且優質的救助和照護。特別是在中低收入國家，精神類疾病發病率正快速上升，但臨床治療師數量卻很少。語言、地理環境和經濟障礙都成為人們難以獲得心理健康支援的因素。

文章指出，為彌合心理健康服務需求缺口，人們正轉向人工智慧驅動的聊天機器人。多項專業數據顯示，心理健康支援是人們使用聊天機器人最核心的應用場景之一。其有望在解決醫療資源缺乏和不平等問題上發揮重要作用。

文章稱，IEEE專家指出，這些人工智慧模型並非專為心理健康領域設計，但一旦使用高品質的心理健康數據對其進行訓練，便能夠在準確性和效率上達到令人滿意的表現。

IEEE專家還指出，人工智慧驅動的聊天機器人為心理健康支援提供了“可規模化且易獲取”的方式：任何有網際網路接入的人都能獲得基本的治療指導和數字療法，無論其地理位置或經濟狀況如何。

文章稱，近年來，生成式人工智慧和大語言模型因其能開展自然、擬人對話的能力而備受關注。機器學習領域的最新技術突破已經催生出專門針對精神疾病與健康問題的新型工具。與通用聊天機器人不同，醫療大語言模型包含更豐富的知識庫，如疾病診斷、用藥建議和病症解析等。

文章舉例稱，這些工具通過分析可穿戴設備數據中的模式，對抑鬱症等疾病進行早期篩查；通過預測個體患者對治療的反應，實現更具針對性和有效性的照護。

IEEE專家同時強調，數字工具有助於輔助診斷，但最終的醫學評估仍需要嚴格的倫理規範和臨床觀察。

IEEE專家們還指出，數字工具的缺陷包括“缺乏共情能力、患者數據隱私問題、不同數據訓練類型可能導致的偏差、部署到新環境下的穩定性和適應性”等。

文章展望稱，隨著機器學習和人工智慧臨床應用的拓展，未來五年，有望看到機器學習模型通過臨床驗證，並融入臨床試驗與日常診療實踐，尤其是在早期篩查和個性化治療方案選擇領域。

文章強調，要實現這一目標，需解決監管層面的擔憂並建立保障機制，以推動技術的可持續應用。(中新網北京7月22日電）