人工智慧與心理健康（一）人工智慧如何重塑心理健康

這一系列算是透過 NotebookLM 做回顧研究的一些初步結果，資訊的來源是10篇近年的回顧型學術論文和專書。預計會寫個好幾篇，第一篇先談新的機會，第二篇來談挑戰與風險，最後再用若干篇補充一些細節。

我本身在讀心理系的時候只修過一些諮商輔導的入門課程，後續並沒有完成執業所需的專門訓練，也沒有相關的執照，所以我的角色可能更偏向於人工智慧技術方面的專業。但也恰恰因為有對這個領域有初步的認識，我很清楚自己「不會什麼」，所以我個人的態度反而是更傾向於「沒完全弄清楚之前先不要亂搞」。在一群合作夥伴當中，我反而是一直扮演踩煞車的角色。

無論如何，就先從研究回顧開始吧。

人工智慧如何重塑心理健康

AI 技術正透過提升可及性、個人化與效率，在心理健康照護的三大核心環節：覺察、支持與介入，發揮變革性作用。

1. 提升心理健康服務的可及性與早期覺察 (Awareness & Support):

• 打破時空與經濟障礙：AI 驅動的聊天機器人（Chatbots）和應用程式，能為無法負擔高昂費用、居住在缺乏精神科醫生地區（美國約三分之二的郡縣沒有執業精神科醫生）或因污名化而不願求助的人群，提供初步的心理支持與對話窗口。這類工具可以提供即時協助、應對策略，甚至在必要時建議使用者尋求專業幫助。
• 早期篩查與風險預警：AI 演算法能分析社群媒體（如 Twitter、Reddit）上的用戶生成內容、穿戴式裝置的生理數據（如心率、活動量）或電子健康紀錄（EHR），以識別行為模式的轉變，從而早期偵測憂鬱症、精神分裂症或自殺風險等心理健康問題的跡象。例如，Facebook 已整合工具來識別令人擔憂的貼文並提供協助。
• 數位表型分析 (Digital Phenotyping)：透過分析用戶的數位足跡（如打字速度、捲動速度、語音模式），AI 有望在潛在危機發生前提早介入，這在傳統的每週一小時門診中難以實現。

2. 實現個人化與高效的臨床介入 (Intervention):

• 個人化治療方案：機器學習模型可以分析患者數據，量身定制治療計畫，例如推薦最適合個體的特定療法或藥物。IBM 的 Watson 等系統的成功，加速了 AI 在醫療領域的應用。
• 輔助診斷與臨床決策：AI 能夠快速吸收患者資料、總結治療會談內容，並協助解決複雜的診斷問題，極大提升了臨床效率。研究顯示，GPT-4 在台灣精神科執照考試中的表現已能媲美經驗豐富的精神科醫生，尤其在鑑別診斷方面表現出色。
• 擴展治療模式：AI 驅動的工具，如虛擬實境暴露療法（VRET）、治療性遊戲和神經回饋系統，為情緒調節障礙等問題提供了創新的治療途徑。例如，有研究開發了名為 LUMEN 的語音教練，透過問題解決療法改善了輕中度憂鬱和焦慮症狀。

3. 革新精神醫學研究與藥物開發:

• 數據驅動的研究：AI 能夠處理和分析龐大的數據集（如神經影像、基因數據），幫助研究人員更客觀地重新定義精神疾病，甚至識別出如精神分裂症的未知亞型，超越了現有的《精神疾病診斷與統計手冊》（DSM-5）框架。
• 加速藥物開發：AI 也被應用於發明新的精神科藥物，透過模型預測來縮短研發週期。