研究发现：人工智能可大规模破解有效心理健康治疗的“黑箱”

发布时间：2026-03-06 03:32

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环球医讯 / AI与医疗健康来源：www.fiercehealthcare.com美国 - 英语2026-03-05 15:30:52 - 阅读时长8分钟 - 3742字

一项发表在《美国医学会杂志》开放版的研究发现，人工智能和大型语言模型能够分析数百万条基于文本的咨询信息，揭示有效心理健康治疗的关键因素。研究分析了超过2000万条咨询对话文本，成功预测了患者满意度和临床结果，证明共情咨询与患者满意度和临床结果有直接关联。研究并非评估AI在提供心理健康咨询中的应用，而是利用AI模型研究人类如何提供行为健康护理及其对患者满意度、参与度和临床结果的有效性。研究表明，支持性咨询最终带来了更好的结果，包括更快乐的护理、更长的护理时间和更好的护理质量。这项研究为利用AI增强临床医生培训提供了新机会，证明在心理治疗中"房间里的人对结果至关重要"，人类元素仍然重要，而AI可以成为辅助工具。

随着人工智能在医疗保健不同领域的进步，人们担心技术和基于AI的聊天机器人将取代患者与从业者之间的人际联系。

但是一项新研究发现，人工智能和大型语言模型在大规模增强心理健康治疗方面具有巨大潜力，能够分析数百万条基于文本的咨询信息，揭示哪些方法有效。

根据本周发表在《美国医学会杂志》(JAMA)开放版的一项研究，研究人员利用人工智能分析了超过2000万条咨询对话文本，并成功预测了患者满意度和临床结果。

研究人员表示，这是同类研究中规模最大的一项，他们使用AI模型评估了超过16万次匿名文本咨询会话和总计2000万条文本，以及数百万个已标记的语句，为心理健康研究树立了新基准。

该研究的目标不是评估在提供心理健康咨询中使用AI或用AI取代治疗师的效果。相反，研究人员使用AI模型来研究人类如何提供行为健康护理，以及这些互动对患者满意度、参与度和临床结果的有效性。

根据该研究，通过负责任地使用AI，研究人员可以揭示心理健康对话内容如何预测关键的临床和患者满意度结果。

"我们想要做的是利用AI或机器学习来增强与人正在进行的治疗工作，并提供更多的工具、更多的探索和关于会话中发生的情况的更多信息，从而建立治疗师的信心、同情心和技能，使他们与客户的会话更好。"——该研究的合著者Christina Soma博士

研究人员表示，该研究的一个关键发现是，共情咨询与基于广泛使用指标的患者满意度和临床结果提升之间存在直接相关性。而且，事实证明，AI实际上可以帮助增强治疗师与患者之间的联系。

除了患者满意度和对治疗的参与度外，该研究还基于症状减轻来考察患者结果。研究结果表明，支持性咨询最终带来了更好的结果。

"你可以将其描述为更快乐的护理、更长时间的护理、更好的护理，这是三个非常重要的结果，"Talkspace（谈话空间）临床研究总监Derrick Hull博士在采访中说。"最重要的是人的因素以及治疗师传达那种温暖、共情、真正的好奇心和洞察力的能力，以帮助患者前进。它表明AI可以帮助治疗师更多地展现这些技能。"

健康科技公司Lyssn.io（一个基于AI的质量保证和临床医生培训平台）与在线治疗公司Talkspace合作进行了这项研究。

总部位于纽约市的Talkspace于2012年推出，提供异步文本疗法。截至2023年9月30日，该公司通过与雇主、健康计划和付费福利计划的合作，覆盖约1.13亿人的心理健康服务。

Talkspace的平台将患者与一个由签约和受雇的持证心理健康专业人员网络连接起来，包括心理学家、临床心理健康治疗师、婚姻和家庭治疗师、社会工作者和精神科医生。

对于这项研究，Talkspace提供了经过匿名化和获得同意的患者数据，然后由Lyssn的AI平台进行分析。

基于文本的咨询已经扩大了患者获得心理健康服务的机会。但是，与传统的面对面治疗一样，所提供的治疗质量和患者结果可能会有所不同。质量保证因缺乏可扩展的评估治疗质量的方法而变得复杂。

根据研究研究人员的说法，传统上，心理治疗的评估依赖于观察编码系统，这些系统在大规模应用时劳动密集、昂贵，且通常不被使用。

人工智能和大型语言模型为评估心理健康治疗以及临床医生与患者之间的对话质量开辟了创新的新方法，以找出什么方法对改善结果、参与度和患者满意度最有效。研究人员认为，这些发现随后可用于增强临床医生培训。

"随着数字健康平台的出现，现在可用的健康数据比以往任何时候都多，质量也比以往更高。这既是一个机遇也是一个诅咒，"Hull说。

"机遇是，哇，大量的数据。问题是，心理治疗过程研究通常的做法是一群教授和研究生坐在房间里，费力地查看转录文本，突出显示内容，划线下划线，进行分类。面对近2100万条消息，这种方法行不通，"他指出。"与像Lyssn这样投入大量资源构建AI工具以对特定类型干预进行分类的组织合作的机会令我非常兴奋。这是一个机会，可以弄清楚'好吧，我们如何在非常大规模上为心理治疗中有效的方法点亮明灯？'避免过去的一些缺点，即特定研究人员有他们特别寻找的内容，因此他们将精力集中在他们最看重的一两个干预措施上。如果没有某种技术工具，同时查看所有干预措施非常困难。"

Christina Soma博士是参与心理治疗研究的那些研究生之一。她是Lyssn的博士后研究研究员，也是该研究的合著者。

Lyssn最初是一个基于大学的研究项目，研究如何利用技术分析谈话治疗和咨询服务，Lyssn首席执行官兼联合创始人David Atkins博士去年10月表示。

"我过去10年的研究重点是弄清楚如何从坐在房间里突出显示内容并试图对相对较小的数据集得出结论，转向研究过程和瞬时互动，"Soma在采访中说。"这对结果和症状变化意味着什么？这对治疗师对互动的影响以及他们使用的不同干预措施对互动的影响意味着什么？然后我们如何结合AI和机器学习等不同技术？"

Soma说，该研究将Lyssn的AI模型与Talkspace配对，后者是"一个正在开展以社区为中心的研究的组织，涉及数千人、数百万次会话和2000万条消息"。

"我们得以使用我过去10年一直在使用的所有技术，我们得以进行这项巨大、大规模的研究，并为治疗师提供关于他们会话中发生情况的有意义反馈，并尝试破解治疗的黑箱，"她指出。"我们有数百万个可以从中选择的时刻，这些时刻揭示了治疗中发生的情况。"

据Hull称，这项研究历时10年。在过去十年中，Talkspace扩展了其基于消息的心理健康平台，并通过跟踪患者结果数据参与研究。

"我们跟踪结果数据，主要关注抑郁和焦虑症状。我们还查看平台使用情况，发送了多少消息？然后是文本数据本身，治疗师和患者之间发送了什么内容，"他说。

他补充道："文本数据需要非常小心处理。我们投入了许多年开发所谓的'清除'程序，这些程序会进入并使数据匿名化，去除任何姓名、地点和日期，这样我们就可以创建一个可用于此类研究的匿名大数据集。我们将其保存在我们的服务器上以确保安全，然后允许Lyssn团队通过加密访问进行分析。"

研究人员使用Lyssn的AI模型评估了2000万条治疗文本消息中的54种不同干预措施和内容，如动机访谈和认知行为疗法。

"我们还有所谓的主题代码，这些是非常完善的语句级代码，告诉我们对话中发生了什么。是否有关于物质使用的讨论？是否有关于家庭关系的讨论？我们有许多不同的语句级和主题代码，当数据通过我们开发的AI模型时，我们就能了解在这些消息中瞬时和语句级发生了什么，"Soma说。"然后我们将这些与症状和结果数据联系起来。所以，人们对治疗的满意度如何？他们在治疗中参与了多长时间？"

在解析了所有这些消息和数据后，研究结果表明，支持性咨询的组成部分，如提出开放式问题和做出反思性倾听陈述，可能是异步文本咨询成功的关键因素。

"心理治疗的基本治疗技能，如共情、扎实的倾听技能，例如提出开放式问题和反思性倾听陈述，治疗师用来与客户建立联系的技能，研究结果表明这些与积极结果相关，即更高的满意度以及更长的参与度和治疗，"Soma说。

她还指出，该研究使心理健康研究人员能够利用AI对大型数据集进行大规模探索。

"对我来说，这取代了人们认为AI和心理健康仅用于创建聊天机器人，将取代治疗师的工作，人们认为他们将与机器人而不是真人进行治疗的想法，"她说。"这改变了对话，表明我们想要做的是利用AI或机器学习来增强与人正在进行的治疗工作，并提供更多的工具、更多的探索和关于您会话中发生情况的更多信息，从而建立治疗师的信心、同情心和技能，使他们与客户的会话更好。这可能会导致客户在治疗过程中停留更长时间，因为他们感觉与治疗师的联系更紧密。"

在处理身体健康问题时，如患者就诊于初级保健医生或专科医生，床边礼仪很重要。但Hull指出，无论开给患者的药物是否有效，并不取决于开处方的医生。

在心理健康社区中，有关于哪种治疗技术最有效的讨论和研究。研究结果表明，在心理治疗中，"房间里的人对结果至关重要，"他说。

"我认为这些数据，规模非常大，并且深入研究了正在查看的所有不同代码，真正有助于表明人的因素是如此重要，"他说。"这项研究的结构性含义是，人类仍然重要，而AI可以提供帮助。"

Hull还表示，研究结果为利用AI推进心理健康临床医生培训开辟了机会。

"对于治疗师来说，这些数据有助于建议并提供非常具体的培训机会，围绕如何在部署这些循证技术的同时保持我们的人性、温暖和共情，我认为这非常令人兴奋。我认为工具如这可能有助于加速、完善和改善治疗师的培训机会，"他指出。

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