借助数据驱动的医疗工具，数字心理治疗现在变得更容易使用

在过去的十年中，技术改变了我们的生活方式。个人设备，数据捕获，网络和云，深度学习和物联网（IoT）的兴起和发展改变了我们的世界。它的影响无处不在，包括我们通过数字医疗保健和疗法向患者提供治疗的方式。

通过将这项技术与我们掌握的数据相结合，我们可以加快医疗保健的运作方式，并努力在全球范围内治疗更多的患者。例如，通过将人工智能和深度学习技术应用于数据，我们可以使用算法查看临床结果和患者行为的模式来释放其潜力。这些可用于为改进当今的干预措施提供信息，并构建可随时随地访问的新数字疗法，并提供给当今无法使用医疗保健的人们或世界各地。

今天，我们已经看到技术已被用于实现广泛的数字医疗应用程序和服务，这些应用程序和服务被作为新的数字治疗方法推向市场，尤其是在健康领域。但是，尽管这些应用程序中的大多数旨在治疗较轻的状况，例如焦虑或压力，但它们并不总是像人类或医学干预措施那样有效地满足患者的需求，绝不是独立的治疗方法。

在现有的数字治疗中，只有某些得到科学证据的支持，例如临床试验，甚至在某些情况下，由于在试验人群中缺乏代表性或两者之间的不匹配，在某些情况下也无法像在现实世界中那样有效地提供治疗。严格控制审判条件和现实生活。

尽管临床试验确立了安全性和有效性，但要想将数字化治疗方法真正带给患者真正的价值，则应在传统的严格对照临床试验方法之外，对治疗方案进行实际评估和评估。

作为一个行业，通过获取大量自愿的患者数据，并将其与其他数据集进行交叉引用，我们可以开始清晰地了解在治疗和治疗中什么有效，什么无效。有了这些触手可及的洞察力，我们便可以增强当前的医疗干预措施，并建立新的数字医疗服务，从而使更多人更快地康复。包括深度学习在内的先进数据科学技术使我们现在能够不断地从数据中学习，并将其应用于数字疗法的发展。

在某些精神卫生保健机构中，已经从患者和医生之间的结局和相互作用中收集了这些真实世界的数据。在患者，临床医生和科学家的参与下，我们能够将数据科学技术应用于多年收集的数据，以研究患者的特征，干预措施和结果。这些见解可帮助临床医生将有需要的人引导到最佳的治疗方法，同时还可以构建新一代的数字化治疗方法，这些方法最终将像传统医学一样有效地治疗患者。

Ieso Digital Health最近发表了一篇论文（JAMA Psychiatry），该论文使用深度学习模型来量化其在心理治疗会议期间治疗师语言的影响，从而介绍其“同类研究”。这项工作是通过分析超过90,000小时的互联网启用的认知行为疗法（即CBT）成绩单，并将其与患者的临床结果相关联来完成的。这项工作的规模很大，这意味着人类不可能独自完成这项工作，这是现代技术如何开辟前所未有的科学探索新途径的例子之一。

这项研究表明，如果将此类数据和研究方法全面应用，将有可能实现潜在的成果，这是朝着积极进行质量控制的实用精神保健迈出的第一步。相同的结果充分表明了可能的可能性，并采取了基于现实证据的算法来推动数字疗法的发展。

通过分析成千上万患者的症状模式，我们发现了什么会影响人们以及在哪里有共同的经历。我们可以检查每个单词和每个想法如何表达帮助或阻碍疾病康复。我们能够将每个治疗师和患者的“话语”与高级临床概念相关联，并真正了解每个人何时需要说哪些词。

以这种数据驱动的 方式对治疗进行解码，并用它来更好地理解和改善人类提供的护理，仅仅是这场革命的开始。对于世界上治疗师很少的地区，我们也许可以最终使用这些数据集来训练计算机系统，以最少的人工干预或无需人工干预地执行个性化治疗的某些要素。从现实世界的证据中开发出来的这些技术和统计模型可用于支持有需要的人们，无论他们身在何处。

对于全世界的医疗系统而言，这一进步是无价的，因为医疗系统面临着需求增加，投资不足，治疗师稀缺和资源有限的复合压力，并且将越来越需要依靠有效的数字治疗来提供高质量的心理治疗。为所有需要它的人提供医疗保健。

对于患者来说，这还意味着可以随时随地通过移动设备上的应用程序，通过对话助手甚至是可穿戴设备访问虚拟疗法。例如，患有焦虑症的人可以通过声音触发他们的虚拟治疗师，并在需要时获得所需的帮助和治疗。该虚拟治疗师全部由受过机器培训的数字治疗服务提供支持，可以模拟最佳的人类护理服务，按需或在应用程序检测到患者情绪变化时为患者提供个性化的1：1治疗和干预。

通过算法诊断和治疗获得广泛采用的机会令人兴奋，并且可以通过从当今的标准临床实践中提取当前知识来解决全球健康状况。机器可以学习为许多精神健康疾病开发有效的治疗方法，这意味着患者可以得到直接支持，并消除了当今与治疗相关的障碍。这也意味着我们今天拥有的宝贵的少数治疗师可以专注于最需要他们的患者。

我们不仅正处于数字疗法新潮流的顶峰，而且我们正在见证一种新的药物治疗方式的诞生。这将改变世界！

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