想象一下，如果人工智能能够在痴呆症完全出现前几年就识别出其迹象。早期治疗会对疾病的进程产生什么影响？早期治疗能否完全消除这种疾病？
几十年来，临床医生主要集中在症状出现后的治疗上。但陈勇获得美国国家心理健康研究所800万美元资助的新研究可能会彻底改变这一点。
陈勇在宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院研究健康领域的人工智能，他在接受《未来脉搏》采访时谈到了这项研究让他兴奋的原因，以及它如何能够彻底改变寻求认知障碍和精神健康问题治疗的患者的临床体验。
采访内容经过编辑，以确保简洁和清晰。
您的研究如何应用于临床环境并改变患者体验？
我们正在研究生物标志数据，如遗传数据，因为一些疾病如痴呆症和抑郁症是可遗传的。我们还在研究心理测量测试（评估某人的智力、能力、个性和行为的测试），因为一些疾病是由外部因素如生活方式引起的。
临床医生最终可能会通过智能植入设备、可穿戴设备和手机中的数据来捕捉精神疾病的早期迹象，进行早期诊断并相应地调整治疗方案。
这项研究与现有的基因疗法研究有何不同？
有一些罕见疾病是由单一基因引起的，这是基因疗法研究的基础。但这不是我们研究的重点。
关键在于这是一项多模式研究。基因型只是我们研究的一部分。我们关注的是像痴呆症、抑郁症和睡眠障碍等由多种因素引起的疾病，而不仅仅是遗传因素。我们的工作可以帮助捕捉这类精神疾病。
这项工作的实际影响需要多长时间才能实现？
尽管这项工作仍处于研发阶段，但它为实际应用奠定了关键基础。我们预计在未来一到两年内生成具有临床应用价值的见解，并在三到五年内根据具体用例和疾病情况，在实践环境中初步实施AI工具。
希望利用这项技术的公司可能会面临患者隐私挑战和其他监管障碍。
除此之外，一个关键挑战是数据异质性——包括患者特征的变化，如遗传、生活方式、共病和社会因素。这些差异以及精神健康表型的复杂性和变异性使得创建通用模型变得困难。
解决这个问题需要联邦学习框架、跨人群的严格验证，以及临床、信息学和数据科学领域的合作，以确保有意义且公平的应用。
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