精神病学中人工智能和机器学习的警示故事

在过去几十年里，人工智能（AI）和机器学习（ML）在心理健康应用方面取得了显著增长，展示了转变精神病护理的重大潜力。尽管取得了这些进展，将人工智能系统转化为临床实践仍然面临挑战。本文探讨了精神病学人工智能研究的关键障碍，强调了研究严谨性、模型可靠性、可解释性、临床实用性和伦理考虑方面的局限性。我们认为，一个人机协作的人工智能框架——结合渐进反馈、自我适应和动态协作——可以解决偏见，增强透明度，并建立对人工智能系统的信任。此外，在临床教育、文化适应和数据/软件共享方面的倡议对于促进公众参与、数据透明度和研究可重复性至关重要。通过集中关注这些领域，我们旨在弥合人工智能潜力与其在心理健康护理中成功、伦理实施之间的差距，指导可信、高效、文化适应的人工智能推动的精神病学工具的发展。