美国正处于一场致命的女性心理健康危机之中。表面上看，这场危机可以归因于患者护理需求与可用心理健康专业人士之间的巨大差距。然而现实更为严峻：尽管全国合格且可利用的心理健康专业人士有限，但治疗这一群体中最急性病症所需的专门教育几乎不存在于传统的临床培训中。
目前，美国仅有不到500名经过训练的生殖心理健康精神病医生，而每年有近80万名女性经历母婴心理健康并发症——这还不包括所有生命阶段（从围产期到围绝经期）女性的独特且紧迫的需求。
事实上，传统培训方法未能跟上学术进步和患者护理需求的步伐，整个医疗系统现在陷入了看似不可调和的失衡状态。我们如何在短时间内为短缺的工作队伍提供所需的专门教育——更重要的是，提供实际经验——以治疗这些令人衰弱的心理健康状况？
培训耗时费力，需要大量的面对面患者接触、观察和反馈，而且无法保证住院医师会在一般化培训中接触到生殖心理健康病例。他们的经验往往受到所遇到患者群体多样性的限制。许多临床医生在完成住院医师项目后，仍然缺乏有效治疗产后抑郁症等心理健康状况的知识。
在我自己的住院医师期间，我轮转了五家不同的医院，每家医院提供的患者群体接触都非常有限。即使在一个地方待了一个月或两个月，也有许多我没有机会观察到的整个患者群体。几代的精神科医生在进入实践之前，错过了理解精神病学护理中文化敏感性的关键机会。
这种瓶颈是由供应短缺造成的，但也因为无法扩大专门教育和经验而加剧。虽然没有什么奇迹能缓解美国心理健康专业人士的短缺，但生成式AI可以在解决规模问题方面发挥关键作用。
关于AI在医疗保健领域的公众讨论主要集中在该技术帮助诊断疾病、个性化治疗计划或通过自动化任务（如记录）解放临床医生的能力上。然而，生成式AI最直接和实用的应用可能是在医学教育中——特别是为特殊人群模拟复杂的护理场景。
成功的心理治疗通常取决于临床医生与患者建立信任、获取关键信息以及应对文化细微差别的能力。我们医疗系统未能培养和发展这些技能，部分原因是近四分之三的女性从未接受过围产期心理健康状况的治疗。生成式AI可以模拟高度适应性的患者虚拟形象，这些虚拟形象会根据临床医生的问题和方法动态响应。
与静态的教科书案例不同，AI生成的模拟提供了广泛的暴露机会，使临床医生能够获得实践经验和增强情感智能。例如，一名受训者可能会遇到一个产后患者虚拟形象——一位年轻的西班牙语母亲，享受着医疗补助，管理着2型糖尿病，并努力让她的汽车不出故障。她感到孤立，被不断增加的账单压得喘不过气来，并有强烈的无价值感。临床上，她表现出抑郁症状。而这就是我们现有培训中经常忽略的情况。
一个AI驱动的培训模块可以评估受训者获取相关细节（如睡眠模式、情绪波动和心理健康史）的能力，同时实时反馈同理心和床边礼仪、开放式提问，甚至非语言线索如眼神交流。
当前精神科培训面临的最大挑战之一是不同医院和诊所之间患者人口统计的不一致性。一些受训者可能永远不会遇到某些人群，使他们无法应对影响心理健康结果的文化和社会经济因素。因此，年轻黑人母亲可能会接受与中年白人男性相同的治疗。
生成式AI可以通过创建来自不同背景的虚拟患者来标准化多样性暴露，每个虚拟患者都有独特的风险因素和生活经历。这确保了临床医生发展文化敏感性，并学会预见特定人群中可能出现的并发症。
生成式AI仍在医疗保健领域寻找其位置。随着行业内的各种应用解决方案难以证明其帮助提供者获利的能力，围绕该技术的炒作有所减弱。更广泛地说，对于AI模型的准确性、伦理影响和潜在偏见的批评和担忧依然存在。
这些保留意见不仅是合理的，而且在任何新技术引入临床环境时都是必要的。然而，当应用于医学教育时，风险相对较低——尤其是与潜在的好处相比。与直接影响患者护理的诊断AI工具不同，AI驱动的模拟作为学习工具，为临床医生提供了一个安全可控的环境，在这里他们可以犯错、学习和改进，而不危及真实患者的健康。
在这样的应用中，生成式AI对人类不构成威胁。不会威胁他们的生命，也不会威胁他们的工作。相反，它是一个力量倍增器，使培训计划能够更快、更有效地扩展。要满足当前需求，传统模式下手动培训所需的时间是不可行的。单个AI生成的模拟可以为数百甚至数千名临床医生提供一致、高质量的培训，极大地扩展了获得急需的专业精神卫生护理的机会。
母性心理健康危机迫切需要能够迅速培训下一代和当前一代心理健康专业人员的动态解决方案。通过深思熟虑地采用这项技术，医学界可以确保女性在生命的每一个阶段都能获得应得的心理健康护理。更有希望的是，它可以将医学教育推向新的高度，为专业人员提供治疗任何特定患者群体所需的知识和经验。
(全文结束)
