未来的精神科是什么样的？「专家观点 」

尽管近年来精神病学取得了巨大的进步，但目前的精神病学临床实践仍然依赖于阶段性评估的数据，以及来自患者和护理人员的主观和无法量化的描述。此外，在从业人员中仍存在显著的诊断差异。幸运的是，解决这些问题的技术似乎即将出现。

未来的精神科诊所会是什么样子？我们可以预见哪些变化？以下4个关键因素可能很快就会给我们的精神病学实践带来动态变化： 

• 精准精神病学

• 数字精神病学

• 技术辅助式心理治疗

• 电子病历(EHR)改革

在这篇文章中，我们回顾了这些领域每一方面的进步是如何改善患者护理的。

精准精神病学

精准精神病学会考虑到每个患者在基因、环境和生活方式方面的差异，以确定个性化的治疗和预防策略。它依赖于药物基因组检测作为主要工具。药物基因组学是研究遗传引起的药物反应变异性的学科。

关于药物基因组检测的临床效用和成本效益的新数据令人鼓舞，但目前的证据并不能很好地支持其常规应用。使用药物基因组检测的一个限制是，许多基因同时对神经元的结构和功能以及相关的病理生理学产生影响。根据国际精神病学遗传学会的说法，没有单一的遗传变异足以导致精神疾病，如抑郁症、双相情感障碍、物质依赖或精神分裂症。这限制了使用基因测试来确定诊断的可能性。

在未来，更好的算法可以为个体患者提供更准确的药物基因组学概况，从而改善治疗。 精准精神病学可以导致：

• 识别新药物的新靶点。

• 对患者进行药物遗传学分析，预测疾病易感性和药物反应。

• 个性化治疗：针对每一个患者，以合适的剂量使用合适的药物。

• 提高疗效，减少药物不良反应。

数字精神病学

将基于计算机的技术整合到精神病学实践中，产生了一个可以称为数字精神病学的新领域。这可能包括以下内容：

• 远程精神病学

• 关注心理健康的社交媒体

• 基于web的应用程序/设备

• 人工智能(AI)。 

远程精神病治疗。视频会议是最广泛使用的远程精神病学形式。它为患者提供更容易获得的心理健康治疗。远程精神病学有可能使相似文化背景的患者和临床医生相匹配，从而最大程度地减少文化差异和误解。最重要的是，在评估和治疗结果的可靠性方面，它可以与面对面的就诊相媲美。

远程精神病学对于行动不便的患者，如住在偏远地区、疗养院或教养所中的患者可能特别有帮助。在监狱环境中，转移囚犯是昂贵的，而且有逃跑的风险。在香港进行的一项小规模研究(N=86)中，Chen等人发现，使用视频会议对囚犯进行临床采访是经济高效的，并且在患者可接受性方面得分较高。

社交媒体。社交媒体可能是早期发现精神疾病的一个强大平台。在社交媒体上与患者保持联系可以让精神病医生更了解患者的情绪波动，这可能会导致更及时的评估。

可以自动通知医生有关患者社交媒体活动的变化，这些变化表明患者的精神状态发生了变化，从而可以立即进行干预和治疗。另一方面，对社交媒体的这种使用可能会打破专业界限。精神科医生还可以利用社交媒体来提高人们对精神健康的认识，并教育公众如何改善或维持他们的精神健康。

基于web的应用程序/设备。通过应用程序或基于互联网的智能设备进行实时监控，为患者提供了一个个性化评估、治疗和干预的新途径。具有互联网连接功能的智能手表可以让您了解佩戴者的睡眠结构和持续时间，从而提供失眠患者的实时数据。

现在，我们可以被动地从智能手机和笔记本电脑等设备收集客观数据，以使个人的情绪和精神状态表型化，这一过程称为数字表型。来自这些设备的信息可以累积起来，从而创建一个可以用来预测症状的数据库。

例如，人们使用智能手机键盘的方式，包括空格和字符类型之间的延迟时间，可用于生成数据变量。目前正在研究这类信息，以用于筛选抑郁症和实时被动评估情绪。

人工智能（能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统）的发展，正越来越多地应用于精神病学。一些研究表明，人工智能可以用来识别患者的自杀或精神病风险。Kalanderian和Nasrallah在2019年8月的Current Psychiatry杂志上回顾了其中的几项研究。

其他研究人员也发现了机器学习的临床应用。机器学习是人工智能的一个子集，它使用各种方法自动检测模式，并根据这些模式做出预测。在一项研究中，机器学习分析功能核磁共振扫描，能够识别出4种不同的抑郁症亚型。在另一项研究中，一个机器学习模型能够以60%的准确率预测抑郁症患者对抗抑郁药物的反应。

未来，人工智能可能会被用来改变心理健康分类系统。由于许多精神疾病具有相似的症状群，机器学习可以帮助识别不同诊断之间症状、行为、大脑功能和现实世界功能之间的关联，这可能会影响精神疾病的分类方式。

技术辅助式心理治疗

在未来，由计算机或“虚拟治疗师”提供心理治疗可能会很常见。几项研究评估了技术辅助式心理治疗的应用。

Lucas等人研究了患者与虚拟治疗师的互动。参与者被一个叫做Ellie的虚拟人物采访，他们在电视屏幕上看到了这个虚拟人物。一半的参与者被告知Ellie不是人类，另一半被告知Ellie被人类远程控制。

三位对小组分配情况不知情的心理学家分析了访谈记录和参与者面部表情的视频记录，以量化访谈中参与者的恐惧、悲伤和其他情绪反应，以及他们对问题的开放性。

与那些被告知Ellie是由人类操控的参与者相比，那些认为Ellie是完全自动化的参与者对自我表露和印象管理(试图控制他人对他们的看法)的恐惧程度要低得多。此外，那些认为自己在与电脑互动的参与者在面试中表现得更开放。

南加州大学(University of Southern California)的研究人员开发了一款软件，评估了74项声学特征，包括音高、音量、音质、闪烁、抖动和韵律，以预测接受夫妻疗法的患者的预后。这个软件至少能够像人类治疗师一样预测婚姻的不和谐。

许多心理健康应用程序旨在实现心理治疗的特定组件。这些应用程序中有许多都专注于认知行为治疗、正念练习和/或情绪跟踪。这些应用程序提供的功能模仿了传统心理治疗的任务和预期结果，但是完全可以在分散的场所进行。

但也有一些人担心，越来越多地使用由人工智能驱动的虚拟治疗师可能会导致精神病学的非人性化。

电子病历改革

尽管许多临床医生认为电子病历是繁重且费时的，但电子病历技术正在不断改进，一些潜在的进展可以改善临床实践。例如，EHRs可以包含一个临床决策支持系统，该系统使用基于人工智能的算法来帮助精神病医生进行诊断、监测和治疗。

在未来，EHRs可能有能力监测错误和不良事件，并从中学习，进而自动设计一个算法来避免它们。它们应该被设计为更好地管理药物遗传检测结果的分析，这是具有挑战性的，因为数据的数量和复杂性。

未来的电子健康档案应该消除目前电子健康档案的不直观和多点击界面，以及繁琐的数据搜索。

技术带来了新的伦理考量

基于人工智能的心理健康干预通常与算法配合使用，而算法会带来伦理问题。使用人工智能的心理健康设备或系统可能会包含一些偏见，这些偏见可能会以意想不到的方式造成伤害，比如带有性别歧视或种族歧视的数据。这可能需要花费更多的时间向患者(及其家属)解释什么是算法，以及它与所提供的治疗有什么关系。

另一个问题是患者的自主权。老年人或智障患者可能无法理解先进的技术，也无法理解其安装在家中监控自己的活动。如果不满足知情同意的要求，这将增加侵犯隐私、操纵、甚至胁迫的风险。

未来蓝图

虽然当前的研究和创新主要针对精神病学的特定领域，但可以通过设计将改变当前精神病学实践的算法和协议来整合这些进步。有一句管理格言是：“预测未来的最佳方式是创造未来。”然而，仅仅有一个愿景的概念是不够的——朝着它努力是至关重要的。

参考文献

Basil Peechakara, Vineeth John. The psychiatric clinic of the future. Current Psychiatry,Vol. 19, No. 4, April 2020.

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