如果你经历过偏头痛发作，你肯定知道这不仅仅是“头痛”那么简单。这种神经性疾病表现为剧烈的搏动性头痛，有时还会伴有对光和声音敏感、情绪波动、疲劳、恶心或呕吐等症状。据估计，美国约有五分之一的女性受到这些常常令人衰弱的症状的困扰。
事实上，偏头痛是50岁以下女性致残的主要原因之一，西奈山伊坎医学院神经学助理教授弗雷德·科恩（Fred Cohen）博士说。伴有先兆的偏头痛——即在头痛前或头痛期间出现感官变化，如闪光等——会增加中风和其他心血管问题的风险。科恩博士表示，这些都是严重的健康问题，但偏头痛对于初级保健医生来说很难识别；多达53%的患者等待五年以上才能得到准确的诊断。
正因为如此，一些神经学家将注意力转向了人工智能：越来越多的研究表明，AI能够更早地识别偏头痛，改进治疗方法，并节省医生在诊所中的宝贵时间。目前，科恩博士认为AI不会在“这一生或下一世”取代人类医生，但它已经成为临床医生的重要工具。以下是AI如何重塑偏头痛护理的一些方式。
为早期诊断铺平道路
专家们对AI帮助医生识别偏头痛症状的能力感到兴奋，尤其是在初级保健阶段。“由于偏头痛和其他头痛疾病的高发率，没有足够的神经科医生和头痛专家来满足这种需求，”梅奥诊所的头痛专科医生和血管神经学家蔡嘉俊（Chia-Chun Chiang）博士说。
“没有血液检测可以确诊偏头痛。一切都基于患者告诉我们的信息，”科恩博士说。“最大的问题是让人们去看头痛医生并做出诊断。大多数初级保健就诊只有15分钟。我是专科医生，所以我有一个小时的时间。”
这就是AI有很大潜力的地方。科恩博士提到了2022年的一项研究，研究人员让212人分别与头痛专科医生进行电话访谈，并完成了一个由AI驱动的问卷调查，两者间隔几分钟。（值得注意的是，九位研究作者中有三位对该开发AI工具的公司有经济利益关系。）他们发现，两种方法在偏头痛或可能偏头痛的诊断上几乎完全一致，而AI诊断引擎的准确性约为92%。
即使AI只能标记出“偏头痛”这个词给那些原本没有时间和专业知识来进行快速正确诊断的初级保健医生，也能让更多的人尽早获得所需的治疗，蔡嘉俊博士说。在未来，她相信患者可以在预约之前通过聊天机器人或AI驱动的问卷调查获得一个初步诊断，从而简化初次咨询过程，并希望更快地转诊给专科医生。但我们离这个现实还很远。
但这并不意味着这种工具应该是评估症状和风险因素的唯一手段。在2023年发表于《npj数字医学》的一篇论文中，研究人员指出，像人类一样，AI也容易产生偏见。例如，一种预测未来乳腺癌风险的算法可能会错误地标记黑人女性为“低风险”，尽管她们是受该疾病影响最严重的群体之一。或者，基于德国医院数据的AI模型在美国的表现可能不佳，因为患者特征、可用药物和治疗策略存在差异。
考虑到黑人和西班牙裔人比白人更难获得偏头痛诊断和充分的疼痛治疗，检测、监测和减轻AI工具中的偏见将是有效使用它们的关键，2023年论文的作者们说。
个性化治疗以实现更快更好的缓解
蔡嘉俊博士说，偏头痛症状即使是对于专科医生来说也是令人困惑的。一个人可能会因剧烈的头痛而无法行动，而另一个人则可能感受到深重的压力。她指出，由于AI能够迅速解读大量数据，它可以帮助我们更好地理解为什么有些人体验到这种病症的方式不同，并有助于制定个性化的治疗方案。
这将是精准医疗的一个进步。“有许多可用的药物，但没有办法事先知道某个偏头痛患者会对某种特定类型的药物反应更好，”蔡嘉俊博士说。“通常需要经过漫长的试错过程才能找到合适的治疗方法，这对医生和患者来说都非常令人沮丧。”
蔡嘉俊博士领导了一项梅奥诊所的研究，探索了这个问题的一种可能解决方案。（注意：蔡嘉俊博士和其他研究作者之前曾为多家开发偏头痛药物的制药公司提供过咨询。）
利用超过4,000名头痛患者长达二十年的详细数据，她和她的团队构建了一个AI模型，用于预测患者对七种不同预防药物的反应，这些药物旨在减少偏头痛发作的频率和严重程度。“我们使用大量的数据集和许多不同的变量，训练一个智能计算机算法从数据中学习，识别模式，然后进行预测，”蔡嘉俊博士说。
通过查看同一组4,000名患者的数据（如他们服用的药物）但未输入到算法中的部分，他们发现他们的AI模型能够准确预测患者是否会从某些预防药物中受益，包括针对降钙素基因相关肽（CGRP）的药物，这是一种受欢迎且经过深入研究的治疗方法。
“我们还研究了哪些因素在预测治疗反应方面最重要，”她解释说。他们发现头痛频率、持续时间和触发因素是关键变量。家族史、年龄、BMI和以前的用药经历也很重要。下一步是用更广泛的数据集验证他们的发现，她说。
“我们是人类。痛苦是主观的。”
但蔡嘉俊博士指出，预测模型也有其局限性。如果最终在实践中使用，“这些都不可能是完美的，”她说。医疗服务提供者需要理解他们应该只将AI用作指导——而不是过度依赖它，尤其是当模型做出负面预测时。也就是说，不应仅仅因为AI这么说就放弃某种药物。
科恩博士也赞同这一点，他指出医生应根据自己的实际经验和与患者的对话来制定治疗计划。“我认为AI模型可能会误解某些人的症状表达方式，”他说。“我们是人类。痛苦是主观的。”
优化医生宝贵的小时数
众所周知，医生的日程安排非常紧张。支持者认为AI可以帮助缓解医疗系统的压力。蔡嘉俊博士和科恩博士说，这项技术已经在各个领域的诊所中以各种方式使用，不仅限于神经学。
例如，科恩博士说，一些诊所目前使用符合HIPAA标准的AI工具来监听医生和患者之间的对话。在就诊结束时，它会起草一份总结文档，这样医生就不必在就诊过程中做笔记了。“在一些机构中，临床医生还在试点使用AI来起草回复患者门户消息，因为我们确实有很多问题需要回答，”蔡嘉俊博士说。
科恩博士表示，他在使用AI时遵循“信任但验证”的原则。例如，他会依靠ChatGPT为他的偏头痛患者起草教育资料。符合HIPAA标准的大规模语言模型帮助他创建医疗保险批准所需的医疗必要性信函。“我通常需要编辑内容，但它完成了大部分工作，”他说。
理论上，如果医生不再被琐事所累，他们会花更多时间与患者在一起。但实际上，科恩博士思考了这种思路的“阴暗面”。虽然AI在他的实践中迄今有所帮助，但他担心节省下来的时间并不会立即转化为更高品质的护理：“这引发了一个问题：这对患者来说会更好，还是只会使我们的医疗模式更高效？”（此外，关于数据和隐私问题以及可信度的问题也值得讨论。）
“不幸的是，偏头痛被贴上了‘女性疾病’的标签，因此得不到应有的重视，”科恩博士说。
目前，尚无定论。在研究人员进一步了解AI的可能性和局限性之前，专家们强调，如果严重的频繁头痛影响了你的功能，你不应犹豫去看真正的医生，最好是神经科医生。“不幸的是，偏头痛被贴上了‘女性疾病’的标签，因此得不到应有的重视，”科恩博士说。
如果ChatGPT恰好鼓励你第一次与医生交谈，他认为这是一个胜利，“因为它是一次本来可能不会发生的对话。”
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