AI为你拨开“阴霾”：机器学习在抑郁症治疗中的应用

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机器学习这一话题早已远远超出了它的起源——计算机科学，渗透到了众多的公共和私营行业以及各种不同的学术学科。尽管机器学习技术和人工智能（AI）这两个术语经常可以互换使用，但其实前者通常被认为是更广泛的人工智能(AI)领域的一个子集。

 

医疗保健业就是尝试将运用机器学习技术的领域之一。目前，医疗行业中应用最广泛的人工智能技术就是机器学习，它在改善患者身体健康以及心理健康方面都有所涉足。

 

医疗保健行业内机器学习应用的目标一般是增强临床理解与改善患者护理。具体来说，越来越多的研究都将重点放在使用机器学习来改善患者的筛查、诊断、临床决策和特定治疗结果上。

 

相较于机器学习在身体健康领域的应用来说，它在心理健康领域的应用仍比较落后。不过我们很开心能看到，近年来有关机器学习改善人们心理健康方面的研究数量增长十分迅速。

 

心理健康是一个庞大的产业，这一领域的机器学习研究已经被应用到了大量的课题，包括药物治疗、临床诊断、心理治疗结果，它甚至可以预测严重精神疾病的发生。更具体地说，上述几个方面机器学习在心理健康领域的应用往往聚焦于某一特定的诊断群体，有时甚至会细化到该心理疾病的某一特定治疗方式。

 

目前机器学习研究中最普遍的诊断群体也是心理健康疾病中最普遍的病症――抑郁症。据估计，仅在美国，2017年就有超过1700万成年人至少有过一次严重的抑郁症发作经历，这个数字占总人口的比例高达7%。

 

虽然机器学习在抑郁症中的应用研究并不是什么新鲜事，但其实，这方面的研究最近才刚开始获得重大进展。

 

对所有机器学习在抑郁症中的应用相关论文进行文献分析后发现，第一篇相关论文发表于1993年。然而，直到1999年第2篇论文才被发表出来，此后每年都有稳定而缓慢的增长。最近，我们发现有关抑郁症中机器学习的研究数量增速渐长，尤其是在过去的三年里，该数量的指数级增长尤为明显。

 

鉴于这种发展趋势可以肯定，我们仍然处于机器学习在抑郁症方面应用研究的早期阶段。这是一个充满希望和令人兴奋的研究领域，众多方面的研究还有待展开。

 

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