數據科學：精神保健的福音

如果您現在登錄任何社交媒體頻道，您會注意到各種引語和對話線程突出顯示，甚至同情那些患有抑鬱症或被壓抑的心理健康問題的人。 雖然人們無法確定這些對話將以同樣的活力持續多久，但人們站出來承認心理健康問題這一事實總體上是朝著正確方向邁出的一步。

2019 年，世衛組織估計今年印度 20% 的人口將遭受心理健康問題的困擾。 鑑於世衛組織沒有考慮到 COVID-19 會帶來的隔離，這一估計可能與今天的嚴峻現實相去甚遠。

在我們探討如何診斷和治療心理健康問題以及為什麼數據科學可以成為其最大的治療盟友之前，讓我們先看看當今治療患者的醫生所面臨的挑戰。

好萊塢著名名人安妮海瑟薇在公開她與抑鬱症的鬥爭時與全世界分享， “我非常不喜歡自己。 這只是一種心態。 我不知道如何愛自己。 我不知道如何去愛任何人。” 她不是唯一一個。 雖然全球患有精神健康問題的人們不僅難以識別症狀，也難以真正認識到手頭問題的嚴重性，但醫生們常常難以選擇正確的治療方案。

通常情況下，這種沒有明確治療途徑的挑戰會導致採用反複試驗的途徑，這會進一步延長患者的治療時間，但無法保證治愈。 這對患者來說既痛苦又痛苦，對醫生自己來說也令人難以置信的沮喪。 數據科學重塑醫療保健行業的 5 種方式

為了給當前的治療過程帶來結構，甚至可能縮小患者診斷與最終治療過程之間的差距，醫療保健專業人員需要一種方法來幫助他們識別難以檢測的模式。 這種治療途徑可以在數據科學的幫助下找到。

推進精神保健的數據科學

目前，這種方法正處於採用的初期階段。 雖然醫療保健專業人員正在緩慢但穩步地為這種夥伴關係熱身，但憤世嫉俗的人懷疑分析數據是否有助於治療複雜的心理健康問題。 然而，大多數人認為這是朝著正確方向邁出的一步。

事實上，許多研究人員認為，大數據甚至可以結束當前的治療過程，即。 反複試驗。 雖然目前沒有單一的信息來源，但這些研究人員認為，在精神保健領域使用數據科學有很大的研究範圍

讓我們探索數據科學家如何幫助解決當前的困境。

數據科學使用科學方法和流程從結構化和非結構化數據中獲得洞察力。 數據科學家可以應用他們的知識和技能來創建模型，這些模型將有助於鏈接目前在精神保健中可用的複雜數據源，從而得出建設性的結論。

如果可以為精神保健創建這些模型，它將使研究人員能夠提取目前無法獲得的精神疾病的危險因素。 能夠識別風險因素可以進一步為醫生提供正確的診斷和治療鋪平道路，繪製心理健康改善圖，甚至研究如何從一開始就預防疾病的發生。

大數據和數據科學有可能為患有精神疾病的患者提供個性化的護理，目前缺乏這種護理導致患者與已經康復/或正在康復的患者之間存在巨大差距。 迷人的數據分析現實生活應用

仔細看看一些成功案例

雖然數據科學在為心理健康患者開發一系列治療方面的作用似乎好得令人難以置信，但許多組織已經通過根據這些理論採取行動而從中受益。 Crisis Text Line的數據科學家是一家總部位於美國的全球非營利組織，擁有基於短信的危機諮詢熱線，他們使用機器學習來分析他們收到的短信中的單詞和表情符號。

機器學習幫助他們提取那些可能表明更高水平的自殺傾向甚至自殘的單詞和表情符號。 這進一步幫助他們通過確定誰需要最大的幫助來優先考慮患者，因此應該首先解決。 為了達到這個階段，Crisis Text Lines 的數據科學家分析了與用戶交換的超過 3000 萬條文本。

該分析甚至提出了其他見解，例如周三收到的與焦慮相關的病例最多，而自殘病例在深夜最黑暗的時候最多。 在一個沒有單一測試或一組測試來識別可能的自殺危機的國家，數據科學家利用人工智能來預防自殺可以幫助挽救許多生命，今天。

想到的另一個例子是“Ellie”。 早在 2017 年，一位名叫 Ellie 的虛擬治療師就被用來互動和分析最近從阿富汗返回的士兵的行為。 令人驚訝的是，艾莉在士兵身上發現的創傷後應激障礙 (PTSD) 症狀比部署後健康評估人員本身更多。

展示數據科學和機器學習如何幫助在精神保健領域取得示範性成果的示例列表很多。 然而，這些例子仍然存在於口袋中。 好消息是，各國至少對它的可能性持開放態度。 從World Wellbeing Project到監控夜間模式以幫助大學生對抗抑鬱症的應用程序，這座數據科學橋樑也許是當下的需要。

但是，在簽署之前，還需要注意的是，心理健康是一項非常個人化的醫療保健服務。 鑑於該問題本身已被污名化多年，並且在許多地區仍然如此，因此存在嚴重的隱私問題。 當我們引入提供臨床診斷或建議的算法的可能性時，倫理問題就出現了。

今天，許多精神保健智能手機應用程序缺乏“基礎證據基礎、缺乏科學可信度和有限的臨床有效性”。 因此，儘管精神保健中數據科學的未來充滿希望，但我們需要謹慎行事，制定正確的基礎設施和法律，在不損害患者隱私的情況下保護患者，從而獲得潛在的好處。

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