如果你曾经经历过偏头痛的发作，你会很清楚它不仅仅是一次普通的头痛。这种神经系统疾病以剧烈的搏动性头痛为特征，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。在美国，大约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Fred Cohen博士说。伴有先兆的偏头痛——在头痛之前或期间触发感官变化，如闪光——会增加中风和其他心血管问题的风险。Cohen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；高达53%的患者需要等待五年以上才能得到准确的诊断。
这就是为什么一些神经学家开始将注意力转向人工智能的原因之一：越来越多的研究表明，人工智能可以更早地识别偏头痛，改进治疗方法，并节省医生在诊所中的宝贵时间。目前，Cohen博士认为人工智能不会在“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。以下是人工智能可能重塑偏头痛护理的方式。
专家介绍： Fred Cohen博士是西奈山伊坎医学院的神经学助理教授。Chia-Chun Chiang博士是梅奥诊所的头痛专科医生和血管神经科医生。
通往早期诊断的道路
专家们对人工智能能够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科医生来满足这一需求，”梅奥诊所的头痛专科医生和血管神经科医生Chia-Chun Chiang博士说。
“没有血液测试可以直接诊断偏头痛。这完全取决于患者的描述，”Cohen博士说。“最大的问题是让人们去看头痛专科医生并进行诊断。大多数初级保健访问只有15分钟。我是一名专科医生，所以我有整整一个小时的时间。”
在这方面，人工智能有很大的潜力。Cohen博士提到了一项2022年的研究，研究人员让212人分别与头痛专科医生进行电话访谈，并完成一个由人工智能驱动的问卷调查，间隔几分钟。他们发现两者在偏头痛或可能偏头痛的诊断上几乎完全一致，而人工智能诊断引擎的准确率约为92%。
即使人工智能只能向初级保健医生标记“偏头痛”这个词，从而帮助那些没有时间和专业知识迅速做出正确诊断的医生，也能让更多的人更早地获得所需的治疗，Chiang博士说。她相信未来患者可以在预约前通过聊天机器人或人工智能驱动的问卷调查获得可能的诊断，从而简化初次咨询并希望更快地转诊给专科医生。但我们离这个现实还有很长的路要走。
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，就像人类一样，人工智能也并非免疫于偏见。例如，一个预测未来乳腺癌风险的算法可能会错误地将黑人女性（该群体受此疾病影响的比例较高）标记为“低风险”。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群比白人更不容易被诊断出偏头痛并获得适当的疼痛治疗，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年论文的作者说。
个性化治疗以实现更快更好的缓解
Chiang博士说，偏头痛的症状即使是对于专科医生来说也可能令人困惑。一个人可能会因爆炸性的头痛而无法行动，而另一个人则可能感受到深沉的压力。她指出，由于人工智能能够快速解释大量数据，它可以进一步了解为什么不同的人会有不同的症状，并有助于制定个性化的治疗计划。
这将是精准医疗的一个进步。“有许多药物可供选择，但没有办法事先知道偏头痛患者会对某种特定类型的药物反应更好，”Chiang博士说。“通常需要一个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相当令人沮丧。”
Chiang博士领导了一项梅奥诊所的研究，探索了这个问题的可能解决方案。（注意：Chiang博士和其他研究作者之前曾咨询过开发偏头痛药物的各种制药公司。）
利用超过4000名头痛患者长达二十年的详细数据，她和她的团队建立了一个AI模型，以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，然后做出预测，”Chiang博士说。
通过查看最初未输入到算法中的相同4000名患者的数据（如他们服用的药物），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（CGRPs）的药物，这是一种流行且经过充分研究的治疗方法。
“我们还研究了哪些因素在预测治疗反应方面最为重要，”她解释说。他们发现头痛的频率、持续时间和诱因是关键变量。家族史、年龄、BMI和以前的药物经历也很重要。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Chiang博士指出，预测模型也有其缺点。如果最终用于实践，“这些都不会是完美的，”她说。提供者需要理解他们应该只将AI用于指导——而不是过度依赖它，尤其是当模型做出负面预测时。这意味着，不应该仅仅因为AI这么说就放弃一种药物。
Cohen博士对此表示赞同，他指出医生应根据他们的实际经验和与患者的对话来定制治疗计划。“我认为AI模型会误解某些可能以不同方式表达症状的人，”他说。“我们是人类。痛苦是主观的。”
优化医生的宝贵时间
众所周知，医生们已经超负荷工作。支持者认为，人工智能可以帮助减轻我们医疗系统的压力。这项技术已经在各个领域的诊所中使用，不仅仅是神经学，Chiang博士和Cohen博士说。
例如，Cohen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，它会起草一份文档总结讨论内容，这样医生就不必在就诊期间做笔记。“在某些机构中，临床医生还在试点使用AI来起草回复患者门户消息，因为我们确实收到了大量的问题，”Chiang博士说。
Cohen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源。符合HIPAA标准的大规模语言模型帮助他创建医疗必要性信函，以获得医疗保险批准的治疗。“我通常需要编辑内容，但它完成了大部分工作，”他说。
理论上，如果医生不再被琐碎的工作所拖累，他们将有更多时间与患者相处。但实际上，Cohen博士思考了这种思路的“阴暗面”。虽然AI在他的实践中很有帮助，但他担心节省下来的时间不会立即转化为更高的医疗质量：“这提出了一个问题：这对患者会更好，还是会只是使我们的医疗模式更高效？”（更不用说，还有关于数据和隐私问题以及可信度的问题值得考虑。）
“不幸的是，偏头痛被贴上了‘女性疾病’的标签，因此没有得到应有的关注，”Cohen博士说。
目前，结果尚无定论。在研究人员对AI的可能性和局限性了解更多之前，专家们强调，如果你的严重和频繁头痛影响了你的功能，不要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，因此没有得到应有的关注，”Cohen博士说。
如果ChatGPT恰好鼓励你与医生进行第一次对话？他认为这是一个胜利，“因为这是一次否则可能不会发生的对话。”
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