人工智能在数字心理健康应用中的主要挑战

在过去的几十年里，在理解和治疗心理健康问题方面取得了许多进展。除了药物和认知行为治疗外，正在开发利用人工智能方法的新治疗形式，例如基于互联网的认知行为治疗和患者监测系统。这种新方法在保持治疗成本较低的同时，有可能扩大治疗范围。但在实际应用中仍存在许多具有挑战性的问题。

第一个关键挑战是为每个特定的医疗目的收集大型、多样化和高质量的数据集，这可能非常昂贵，有时是不可能的。幸运的是，最近在人工智能方面的进步，如迁移学习、元学习和自我监督学习，将为我们提供克服这一问题的新方法。另一个关键挑战是可解释性:如果医生或心理学家不能解释机器学习模型做出的预测，他们可能不太可能信任和使用它。
另一个有趣但研究较少的挑战是预测的信心或不确定性:心理健康专业人员需要了解一个模型何时对预测是肯定的，何时对预测是不确定的。例如，某些观察结果可能与训练中使用的观察结果非常不同，从而降低模型性能。除了预测之外，能够量化预测的不确定性提供了一个有价值的度量。
最后，我们需要意识到偏见，这是人工智能中一个众所周知的问题。能够衡量一个训练有素的模型对负责任地使用该模型的偏见程度是至关重要的。很明显，人工智能在治疗心理健康障碍方面发挥着越来越重要的作用，然而，为了让人工智能发挥其潜力，我们需要研究如何克服这些挑战。

我们鼓励研究人员提交与这些挑战相关的稿件。我们认识到，心理学、计算机科学和人工智能等跨学科领域仍然很新。因此，可以研究这些挑战的许多不同方面，这些挑战可以是基本的，也可以是实际的。

这些挑战包括:

-开发和/或应用方法，以解决在实践中为AI模型收集大规模数据集的困难，依靠其他方法，如自我监督和迁移学习。
-开发和/或应用能够阐明AI模型决策过程的方法，为其在医疗背景下的预测提供可解释的解释。
开发和/或应用方法来量化预测中的不确定性，在预测之外提供模型的置信度。
-开发和/或应用方法来测量和解决偏差的不同方面，如算法和数据集偏差。
-举例说明人工智能如何应用于现实生活中的精神卫生保健环境，包括有待克服的挑战和取得的成功。

关键字:可解释性、预测不确定性、偏见、负责任、以人为本的健康、伦理、伦理问题、治理、公平、隐私

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