犹他州测试AI处理精神健康处方续方Utah tests AI for mental health prescription refills | Fox News

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.foxnews.com美国 - 英语2026-08-23 23:47:14 - 阅读时长4分钟 - 1844字
犹他州正在测试一项由Legion Health开发的人工智能系统,该系统可在无需医生每次直接批准的情况下续开某些精神类药物处方。尽管支持者认为这能提高效率、降低成本并缓解医疗资源压力,但许多精神病学家对此表示担忧,质疑AI系统是否真能解决医疗获取问题,以及依赖患者自述答案可能带来的风险,引发了关于AI在医疗保健领域应用边界和安全性的广泛讨论,特别是当涉及需要细致观察和个性化判断的精神健康治疗时。
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犹他州测试AI处理精神健康处方续方

如果您曾经为了续开精神健康处方而等待数周,您已经知道这个系统可能有多么令人沮丧。现在想象一下,不是通过医生而是通过聊天机器人来处理续方。

这种事情已经开始发生。在犹他州,一项新的试点项目允许Legion Health的人工智能系统在无需每次获得医生直接批准的情况下续开某些精神类药物。州政府官员表示,这可能会加快流程并降低成本。

许多精神病学家并不信服。他们质疑这是否真的解决了它声称要解决的问题。

犹他州推出AI聊天机器人续开部分精神类处方药,引发对安全性和监管的质疑。

AI处方系统的运作方式

在听起来像机器人精神病医生之前,该计划保持严格的限制。AI只续开医生已经开过的低风险药物清单。这些包括常用的抗抑郁药,如百忧解(Prozac)、舍曲林(Zoloft)和安非他酮(Wellbutrin)。

要获得资格,患者必须满足严格的要求。您需要在当前用药上保持稳定。最近的剂量变化或精神科住院治疗将使您不符合资格。您还需要在一定次数的续方后或在特定时间范围内与医疗保健提供者进行面诊。

在此过程中,聊天机器人会询问症状、副作用和警示信号,如自杀念头。如果发现任何令人担忧的情况,它会在批准续方前将案例发送给真正的医生。根据提交给犹他州人工智能政策办公室的协议,该试点包括严格的安全措施,包括人工审查阈值和高风险案例的自动升级。该系统不能开具新药或管理需要密切监测的药物。因此,它将许多复杂情况排除在试点之外。

为何一些专家持反对意见

即使有这些保障措施,许多精神病学家仍感到不安。犹他大学医学院的精神病学家兼教授布伦特·基奥斯(Brent Kious)质疑此类AI系统是否真的解决了它们旨在解决的获取问题。

他建议,基于AI的续方系统的益处可能被夸大了,尤其是考虑到患者必须已经稳定并接受治疗才能符合资格。基奥斯还对这些系统在多大程度上依赖自我报告的答案表示担忧。患者可能无法识别副作用,可能回答不准确,或者可能调整回答以获得他们想要的结果。

他进一步质疑当前的AI工具是否能安全处理精神科护理的常规部分,指出治疗决策通常取决于超出简单筛查问题的因素。他还指出了这些系统运作缺乏透明度的问题,这可能使医生和患者更难完全信任它们。

新试点项目允许AI在没有医生直接批准的情况下处理部分精神健康药物续方。

该技术背后的意义

该计划的支持者关注的是获取途径。犹他州仍有许多人难以获得心理健康护理。等待时间可能长达数周。在某些地区,根本没有足够的医疗服务提供者。其理念是,AI可以处理常规续方请求,让医生有更多时间专注于需求更复杂的患者。这可能有助于缓解系统压力。Legion Health也侧重于便利性。该服务预计每月费用约为19美元,旨在使符合条件的患者的续方更快、更容易。从宏观角度看,这可能会有所帮助。但从患者的角度来看,权衡可能感觉更加复杂。我们联系了Legion Health征求意见,但在截止日期前未收到回复。

这对您意味着什么

如果您依赖精神健康药物,此类系统可能会改变您管理护理的方式。如果您的病情稳定且治疗计划没有变化,您可能能够更快地获得续方。同时,这并不能替代您的医生。它不能处理新的诊断或复杂决策。它还在您和您的护理之间增加了另一层。与对话不同,您正在与一个取决于您如何回答一系列问题的系统进行交互。精神健康治疗通常取决于细微差别。情绪、睡眠或行为的变化可能比简单的"是"或"否"回答更重要。在这方面,一些专家认为人工护理仍然具有明显优势。

关于医疗保健中AI的更大问题

这个试点只是更大转变中的一步。犹他州已经在医疗保健的其他领域试验AI。像Legion这样的公司表示计划扩展到单一州之外。从简单的续方开始,最终可能会进入更复杂的决策。这就是对话变得更加紧迫的地方。这是一种改善护理获取的实际方式,还是将某些非常个人化的东西简化为由软件驱动的交易,从而带来风险?

精神病学家质疑AI处方续方是解决了获取问题,还是为患者创造了新的风险。

库尔特的关键要点

毫无疑问,心理健康护理的获取需要改善。漫长的等待时间和有限的可用性是影响数百万人的真实问题。AI可能在特定情况下有所帮助,特别是当任务是常规的且患者稳定时。然而,便利性不应与质量混淆。目前,该系统的范围有限且受到密切监控。这使得测试更容易。它也突显了我们在这个转变中还处于早期阶段。技术将继续发展。真正的问题是,保障措施、监督和透明度是否会以同样的速度发展。

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