AI 能治抑鬱症了么？美國初創公司 Spring 是這麼做的

美國初創公司 Spring 近期獲得 150 萬美元的種子輪融資，本次融資來自 William K. Warren 基金會和 Kevin Ryan。Sping 主要運用 AI 為精神健康的臨床診斷提供支持。

在傳統的抑鬱症診療功效較低，抗抑鬱葯物多樣，但就個例而言，無法哪種藥物對患者有效。而早先耶魯大學精神病學學院的研究通過運用演算法來驗證抑鬱症患者是否會對特定的抗抑鬱藥物產生反應，並在臨床試驗中得到認識。這項研究已經在 JAMA Psychiatry 和 Lancent Psychiatry 發表。

由於心理健康疾病的特殊性，在 PCP （Primary Care Physician）階段的診療中，還無法完成這種精確的診斷，此外，很多診所只提供 1~2 種抗抑鬱藥物，因此在沒有進行疾病篩查的情況下，在初級診療中，醫生們也只會選擇在有限的藥物中作出選擇而不過多考慮是否對病人有效。

Spring 在耶魯大學的研究發現的基礎之上，結合電子健康記錄和醫療系統的大數據信息，並通過 AI 和機器學習的方式去判斷哪種抗抑鬱藥物更適合抑鬱症患者，從而為一級醫療階段的醫生們提供診斷建議，幫助他們為患者進行更加精準的處方開立。這些大數據中，一方面包含了病患個人的診療信息，另一方面也包括了大量的其他抑鬱症患者的歷史處方。AI 則能夠將病患個人特質和藥品的有效性進行匹配，從而幫助醫生選擇適合病患的抗抑鬱葯物。

根據 Spring 的官方數據，在產品推出后，試點醫院的顯示抑鬱症患者的診療率增加到了 90 % 以上。

目前專業的心理醫師的仍是缺口，但另一方面初級治療階段的心理疾病診療需求巨大且不斷攀升。Spring 的意義在於能夠幫助那些在心理疾病領域並不那麼專業的全科醫生在第一時間為抑鬱症患者提供有效治療。

近年來，抑鬱症才逐漸得到社會到重視，早在 2014 年，的抑鬱症者就已經超過 3800 多萬人，約佔成人患病率的 3%～5%，但是，和高發病率不成正比的是，僅有不到 10% 的人接受了相關藥物治療。

將 AI 應用到醫療領域是提高診療效率的重要手段，同時也能夠解決醫療資源分佈不均勻的情況，主要可以運用在問診、精準醫療和藥物研發三個宏觀角度。IBM、百度和阿里相繼入局醫療領域的人工智慧應用。此前36氪曾經報道過的 OMI 將 AI 和醫療大數據相結合，來提升醫療機構的服務水平。