AI 能治抑郁症了么？美国初创公司 Spring 是这么做的

在传统的抑郁症诊疗功效较低，抗抑郁药物多样，但就个例而言，无法哪种药物对患者有效。而早先耶鲁大学精神病学学院的研究通过运用算法来验证抑郁症患者是否会对特定的抗抑郁药物产生反应，并在临床试验中得到认识。这项研究已经在 JAMA Psychiatry 和 Lancent  Psychiatry 发表。

由于心理健康疾病的特殊性，在 PCP （Primary Care Physician）阶段的诊疗中，还无法完成这种精确的诊断，此外，很多诊所只提供 1~2 种抗抑郁药物，因此在没有进行疾病筛查的情况下，在初级诊疗中，医生们也只会选择在有限的药物中作出选择而不过多考虑是否对病人有效。

Spring 在耶鲁大学的研究发现的基础之上，结合电子健康记录和医疗系统的大数据信息，并通过 AI 和机器学习的方式去判断哪种抗抑郁药物更适合抑郁症患者，从而为一级医疗阶段的医生们提供诊断建议，帮助他们为患者进行更加精准的处方开立。这些大数据中，一方面包含了病患个人的诊疗信息，另一方面也包括了大量的其他抑郁症患者的历史处方。AI 则能够将病患个人特质和药品的有效性进行匹配，从而帮助医生选择适合病患的抗抑郁药物。

根据 Spring 的官方数据，在产品推出后，试点医院的显示抑郁症患者的诊疗率增加到了 90 % 以上。

目前专业的心理医师的仍是缺口，但另一方面初级治疗阶段的心理疾病诊疗需求巨大且不断攀升。Spring 的意义在于能够帮助那些在心理疾病领域并不那么专业的全科医生在第一时间为抑郁症患者提供有效治疗。

近年来，抑郁症才逐渐得到社会到重视，早在 2014 年，我国的抑郁症者就已经超过  3800 多万人 ，约占成人患病率的 3%～5%，但是，和高发病率不成正比的是，仅有不到 10% 的人接受了相关药物治疗。

将 AI 应用到医疗领域是提高诊疗效率的重要手段，同时也能够解决医疗资源分布不均匀的情况，主要可以运用在 问诊、精准医疗和药物研发 三个宏观角度。IBM、百度和阿里相继入局医疗领域的人工智能应用。此前36氪曾经报道过的 OMI  将 AI 和医疗大数据相结合，来提升医疗机构的服务水平。