数据科学：精神保健的福音

如果您现在登录任何社交媒体频道，您会注意到各种引语和对话线程突出显示，甚至同情那些患有抑郁症或被压抑的心理健康问题的人。 虽然人们无法确定这些对话将以同样的活力持续多久，但人们站出来承认心理健康问题这一事实总体上是朝着正确方向迈出的一步。

2019 年，世卫组织估计今年印度 20% 的人口将遭受心理健康问题的困扰。 鉴于世卫组织没有考虑到 COVID-19 会带来的隔离，这一估计可能与今天的严峻现实相去甚远。

在我们探讨如何诊断和治疗心理健康问题以及为什么数据科学可以成为其最大的治疗盟友之前，让我们先看看当今治疗患者的医生所面临的挑战。

好莱坞著名名人安妮海瑟薇在公开她与抑郁症的斗争时与全世界分享， “我非常不喜欢自己。 这只是一种心态。 我不知道如何爱自己。 我不知道如何去爱任何人。” 她不是唯一一个。 虽然全球患有精神健康问题的人们不仅难以识别症状，也难以真正认识到手头问题的严重性，但医生们常常难以选择正确的治疗方案。

通常情况下，这种没有明确治疗途径的挑战会导致采用反复试验的途径，这会进一步延长患者的治疗时间，但无法保证治愈。 这对患者来说既痛苦又痛苦，对医生自己来说也令人难以置信的沮丧。 数据科学重塑医疗保健行业的 5 种方式

为了给当前的治疗过程带来结构，甚至可能缩小患者诊断与最终治疗过程之间的差距，医疗保健专业人员需要一种方法来帮助他们识别难以检测的模式。 这种治疗途径可以在数据科学的帮助下找到。

推进精神保健的数据科学

目前，这种方法正处于采用的初期阶段。 虽然医疗保健专业人员正在缓慢但稳步地为这种伙伴关系热身，但愤世嫉俗的人怀疑分析数据是否有助于治疗复杂的心理健康问题。 然而，大多数人认为这是朝着正确方向迈出的一步。

事实上，许多研究人员认为，大数据甚至可以结束当前的治疗过程，即。 反复试验。 虽然目前没有单一的信息来源，但这些研究人员认为，在精神保健领域使用数据科学有很大的研究范围

让我们探索数据科学家如何帮助解决当前的困境。

数据科学使用科学方法和流程从结构化和非结构化数据中获得洞察力。 数据科学家可以应用他们的知识和技能来创建模型，这些模型将有助于链接目前在精神保健中可用的复杂数据源，从而得出建设性的结论。

如果可以为精神保健创建这些模型，它将使研究人员能够提取目前无法获得的精神疾病的危险因素。 能够识别风险因素可以进一步为医生提供正确的诊断和治疗铺平道路，绘制心理健康改善图，甚至研究如何从一开始就预防疾病的发生。

大数据和数据科学有可能为患有精神疾病的患者提供个性化的护理，目前缺乏这种护理导致患者与已经康复/或正在康复的患者之间存在巨大差距。 迷人的数据分析现实生活应用

仔细看看一些成功案例

虽然数据科学在为心理健康患者开发一系列治疗方面的作用似乎好得令人难以置信，但许多组织已经通过根据这些理论采取行动而从中受益。 Crisis Text Line的数据科学家是一家总部位于美国的全球非营利组织，拥有基于短信的危机咨询热线，他们使用机器学习来分析他们收到的短信中的单词和表情符号。

机器学习帮助他们提取那些可能表明更高水平的自杀倾向甚至自残的单词和表情符号。 这进一步帮助他们通过确定谁需要最大的帮助来优先考虑患者，因此应该首先解决。 为了达到这个阶段，Crisis Text Lines 的数据科学家分析了与用户交换的超过 3000 万条文本。

该分析甚至提出了其他见解，例如周三收到的与焦虑相关的病例最多，而自残病例在深夜最黑暗的时候最多。 在一个没有单一测试或一组测试来识别可能的自杀危机的国家，数据科学家利用人工智能来预防自杀可以帮助挽救许多生命，今天。

想到的另一个例子是“Ellie”。 早在 2017 年，一位名叫 Ellie 的虚拟治疗师就被用来互动和分析最近从阿富汗返回的士兵的行为。 令人惊讶的是，艾莉在士兵身上发现的创伤后应激障碍 (PTSD) 症状比部署后健康评估人员本身更多。

展示数据科学和机器学习如何帮助在精神保健领域取得示范性成果的示例列表很多。 然而，这些例子仍然存在于口袋中。 好消息是，各国至少对它的可能性持开放态度。 从World Wellbeing Project到监控夜间模式以帮助大学生对抗抑郁症的应用程序，这座数据科学桥梁也许是当下的需要。

但是，在签署之前，还需要注意的是，心理健康是一项非常个人化的医疗保健服务。 鉴于该问题本身已被污名化多年，并且在许多地区仍然如此，因此存在严重的隐私问题。 当我们引入提供临床诊断或建议的算法的可能性时，伦理问题就出现了。

今天，许多精神保健智能手机应用程序缺乏“基础证据基础、缺乏科学可信度和有限的临床有效性”。 因此，尽管精神保健中数据科学的未来充满希望，但我们需要谨慎行事，制定正确的基础设施和法律，在不损害患者隐私的情况下保护患者，从而获得潜在的好处。

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