本文摘要：人工智能和机器学习正在助力数字身体健康热潮，但在心理和不道德身体健康方面仍正处于跟上阶段。事实上，这并不车祸，因为解读人类的思想和感觉可某种程度是“分析血液测试数据或者医学扫瞄疾病迹象”，往往要比分析某个人否不会患上肾脏疾病绝佳多。 提振某个人的情绪，或者个性化地化疗精神失常（尤其是抑郁症）依然是十分艰难的。根据世界卫生组织的统计资料，抑郁症是全球最主要的身体健康问题之一。 抑郁症患者常常要经过大量无趣的试验和错误的过程来寻找合适自己的抗抑郁药物。

人工智能和机器学习正在助力数字身体健康热潮，但在心理和不道德身体健康方面仍正处于跟上阶段。事实上，这并不车祸，因为解读人类的思想和感觉可某种程度是“分析血液测试数据或者医学扫瞄疾病迹象”，往往要比分析某个人否不会患上肾脏疾病绝佳多。

提振某个人的情绪，或者个性化地化疗精神失常（尤其是抑郁症）依然是十分艰难的。根据世界卫生组织的统计资料，抑郁症是全球最主要的身体健康问题之一。

抑郁症患者常常要经过大量无趣的试验和错误的过程来寻找合适自己的抗抑郁药物。很多患者对初期身体健康服务深感反感，不不愿坚决化疗，甚至报告不存在让人显得疲惫的副作用。最近有研究指出，2／3的患者在首次服用了抗抑郁药后没能恶化，另有30％的患者退出了一线化疗的机会。

为了解决问题抑郁症和情绪问题，有初创公司发售了一系列基于人工智能的工具，从而协助精神科医生和家庭医生更慢地优化护理措施。比如，总部坐落于以色列特拉维夫的初创公司Taliaz，正在研发一种取名为PREDICTIX以人工智能为驱动的决策反对工具，可以协助医生找到合适患者的抗抑郁药物。PREDICTIX是根据迄今为止仅次于的抑郁症前瞻性临床试验——SequencedTreatmentAlternativestoRelieveDepression（STAR＊D）Study——涉及数据研发的。

Taliaz称之为，在已完成算法研发之后，该工具需要预测当前抗抑郁药物的疗效和不良反应，准确度高达75％。Taliaz公司首席执行官、魏茨曼研究所神经科学博士DekelTaliaz回应：“只有通过科学研究、遗传学、神经学、环境和临床数据的深度融合，我们才能解读这些复杂性并找到涉及的标记，以创建需要为患者获取最佳结果的预测模型。

我们通过非常简单的非侵入性测试，以在线调查问卷的形式搜集了患者的DNA样本、人口统计信息和临床病史。然后，PREDICTIX获取有关抗抑郁药物的预测信息，并引荐最合适每位患者基因包含和身体健康记录的信息。

”今年3月，Taliaz联手英国领先的在线精神病学服务机构PsychiatryUKLLP（PUK），发售了堪称是第一个针对抑郁症患者的在线AI基因检测服务。这个在线医疗管理版本的PREDICTIX服务，目的通过协助精神科医生更加早于、更佳地寻找合适的抗抑郁药物来增加患者的伤痛。

“我们有一位患者对四种抗抑郁药没产生反应，他对系统说道，从三周前开始服用Predictix测试引荐的药物之后，现在看起来‘换回了一个人，感觉早已好了80％’”，PsychiatryUK精神病学家AdilJawad博士说道。PsychiatryUK是英国领先的在线精神病学服务机构，为英国NHS公共机构和私人的组织获取服务。

另一家期望提升抑郁症化疗效果的以色列科技公司是Elminda，该公司最近取得了欧盟委员会280万欧元奖励，用作提高其技术以协助欧洲患者免遭抑郁症的后遗症。Elminda的BNA－PREDICT大脑分析产品可以预测患者对抗抑郁药物和神经性刺激化疗的反应，协助医生自由选择最有效地的抗抑郁化疗手段，以及必要监测化疗对患者大脑的影响。

“我们为Elminda取得了欧委员会知名的Horizon2020第二阶段中小企业项目颁发的奖项深感自豪”，Elminda公司RoniSharon博士这样回应。完善的心理健康对于创造力、生产力和才智来说至关重要，这一点或许比以往任何时候都更为具体。随着时间的流逝，我们期望看见更加多的初创公司和投资者牵头一起，增进和提高人类的情绪、心理和社会福祉。

在这种情况下，随着人工智能的大大升级，人工智能算法经过优化以创立更加简单的反对机制，在最简单和最更容易错误的情况下研发出有简单的专业技能。虽然我们不告诉Taliaz和Elminda等初创公司未来不会是怎样，但我们期望这些公司在患者用于和坚决准确疗法方面充分发挥关键的起到。

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