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機器學習這一話題早已遠遠超出了它的起源——計算機科學，滲透到了眾多的公共和私營行業以及各種不同的學術學科。儘管機器學習技術和人工智能（AI）這兩個術語經常可以互換使用，但其實前者通常被認為是更廣泛的人工智能(AI)領域的一個子集。
醫療保健業就是嘗試將運用機器學習技術的領域之一。目前，醫療行業中應用最廣泛的人工智能技術就是機器學習，它在改善患者身體健康以及心理健康等方面都有所涉足。
醫療保健行業內機器學習應用的目標一般是增強臨牀理解與改善患者護理。具體來説，越來越多的研究都將重點放在使用機器學習來改善患者的篩查、診斷、臨牀決策和特定治療結果上。
相較於機器學習在身體健康領域的應用來説，它在心理健康領域的應用仍比較落後。不過我們很開心能看到，近年來有關機器學習改善人們心理健康方面的研究數量增長十分迅速。
心理健康是一個龐大的產業，這一領域的機器學習研究已經被應用到了大量的課題，包括藥物治療、臨牀診斷、心理治療結果，它甚至可以預測嚴重精神疾病的發生。更具體地説，上述幾個方面機器學習在心理健康領域的應用往往聚焦於某一特定的診斷羣體，有時甚至會細化到該心理疾病的某一特定治療方式。
目前機器學習研究中最普遍的診斷羣體也是心理健康疾病中最普遍的病症——抑鬱症。據估計，僅在美國，2017年就有超過1700萬成年人至少有過一次嚴重的抑鬱症發作經歷，這個數字佔總人口的比例高達7%。
雖然機器學習在抑鬱症中的應用研究並不是什麼新鮮事，但其實，這方面的研究最近才剛開始獲得重大進展。
對所有機器學習在抑鬱症中的應用相關論文進行文獻分析後發現，第一篇相關論文發表於1993年。然而，直到1999年第二篇論文才被髮表出來，此後每年都有穩定而緩慢的增長。最近，我們發現有關抑鬱症中機器學習的研究數量增速漸長，尤其是在過去的三年裏，該數量的指數級增長尤為明顯。
鑑於這種發展趨勢可以肯定，我們仍然處於機器學習在抑鬱症方面應用研究的早期階段。這是一個充滿希望和令人興奮的研究領域，眾多方面的研究還有待展開。
當前應用
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機器學習在抑鬱症診療中最突出、普遍的應用之一，就是其在藥物治療結果上的使用。事實上，檢索在抑鬱症診療中應用機器學習的期刊你就會發現，大部分的論文都將重點放在了精神藥物治療上。
其中一項著名的研究結合了之前9項抑鬱症研究的臨牀數據，利用機器學習對相關症狀進行聚類，隨後建立了一個機器學習模型來評估幾種主要抗抑鬱藥物的療效。結果發現了三組症狀，並發現研究涉及的幾種抗抑鬱藥的療效存在統計學上的顯著差異。這表明醫生在給抑鬱症患者開藥時，應該根據患者所表現的具體症狀對症下藥。
認知、心理運動和情感測試等具體的心理評估工具也用來對結果進行分類。這些聚類被用來預測心理藥物治療後的反應，結果顯示，某些生物標記與有效抗抑鬱藥物處方有關。
機器學習還應用於完成初始藥物治療方案後如何緩解抗抑鬱症症狀這一課題的研究中，這是抑鬱症治療（用藥）中一個突出、反覆出現的問題。
研究人員基於臨牀評估數據來訓練機器學習模型，對三種不同抗抑鬱藥物的作用（12周後）進行分類。結果表明，所分析的164個臨牀特徵能夠以60%的準確率預測三種藥物治療方案中的兩種方案對抑鬱症的緩解情況。
雖然在文獻中不常見，但機器學習也應用於抑鬱症除藥物治療外其他形式的治療結果。還有兩類抑鬱症治療數據也較為突出，即心理治療結果和影像學數據（如磁共振成像掃描）。
關於使用機器學習預測單相和雙相抑鬱症治療結果的首個薈萃分析評估了包括心理治療在內所有形式的抑鬱症治療數據。在對639項潛在研究進行初步抽象分析後，研究人員針對其中的75項研究進行了全文通覽，發現其中的26項研究是在利用機器學習算法來預測抑鬱症治療結果，符合本研究納入標準。
這些研究結果普遍支持機器學習在預測治療結果方面的有效性，綜合成功率為82%（P < .05），並表示使用多種數據類型的算法最為有效。當專門對MRI數據進行決策樹訓練，對初始抗抑鬱治療8周後的緩解率進行分類時，發現MRI可以成功識別出一部分可能對初始抗抑鬱治療無反應的患者。
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機器學習在抑鬱症中的另一個比較有前景的應用涉及利用統計和建模來重新定義當前的症狀和診斷，這一方面也更廣泛地應用於心理健康診斷中。這將是一項浩大的工程，很可能會遇到幾十年來的重大阻力，因為現狀是根據心理疾病診斷的理論類別來定義診斷分組，而它們並不總是與真實的心理疾病症狀相吻合。
其潛在的好處包括改善疾病識別，從而開發更有效的干預措施和藥物，並隨之降低心理疾病的巨大經濟和社會成本。
考慮到對診斷分類進行全面改造可能會引起反作用，研究人員們提出了一種折中方法：將數據驅動的機器學習與理論驅動的模型相結合。具體來説，在這種方法中，理論模型通過減少輸入到機器學習算法中變量的數量來指導特徵選擇過程。
實例表明，這種類型的方法可以改善其他醫學或神經疾病（如帕金森氏症）的結果，因此將類似的方法應用於心理疾病的診療中可以改善診斷和治療結果。
儘管有關機器學習在抑鬱症診療方面應用的研究前景十分光明，但仍需考慮一些潛在的實踐和倫理問題。
一些實際問題限制了研究的實用性，比如從不同來源彙總數據的挑戰，以及在現實世界中對實際的心理疾病患者進行研究中常用的措施(例如核磁共振成像)的困難。
而倫理方面的問題包括：確保患者確實想知道自己是否身處風險之中，以及給某人貼上重度抑鬱症等心理疾病標籤所帶來的潛在不利影響和恥辱感。
對於心理健康服務的提供者和消費者來説，這是一個激動人心的時刻。隨着我們進入機器學習研究的美麗新世界，並逐漸瞭解如何將其最好地應用於我們的領域，抑鬱症新的診斷和治療方案即將出現。
目前這一領域的研究數量呈指數級增長，證明了機器學習對心理健康護理的潛在影響。但同時，我們看到的僅僅是機器學習全部可能性的一小部分而已。我們開始發現數十年來對於如何最好地治療心理疾病發生了轉變，甚至連診斷分組本身都受到了考驗。
具體到抑鬱症治療方面，我們看到機器學習成功應用於改善抗抑鬱症的效果，能降低緩解率，並對特定藥物有反應的羣體更好地進行分類。多種不同來源的數據用於改善這些治療結果，包括心理和認知測試，以及MRI掃描和其他成像技術。
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此外，機器學習技術正在應用於特定心理治療方式，以治療抑鬱症、提升治療效果，並確定對特定類型治療反應最好的患者和症狀表現。
未來的研究很可能會沿着這條道路繼續下去，因為目前基礎的有效性和可靠性得到了檢驗，隨後可以在此基礎上進行改進。考慮到目前應用於心理治療的機器學習研究相對缺乏，並且鑑於治療是抑鬱症最常見、最成功的長期治療方法之一（與藥物治療齊名），筆者猜測，我們將開始看到機器學習研究在這一領域的激增。
藥物治療的結果更容易被概念化和測試，並且與歷史較長的醫學研究有更多的重疊，很可能會繼續受到超乎尋常的關注。
雖然存在一些問題，但機器學習在抑鬱症治療中的應用前景是十分廣闊的，相信AI能幫助人類走出“陰霾”。
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【來源：讀芯術】
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