AI心理治疗应用跑赢美国监管，健康调查删除残疾问题

据STAT报道，10月1日披露的全国健康访谈调查（NHIS）拟议重设计稿将成人类问卷从482题削减至150题。助听器、疲劳、认知功能以及轮椅和代步车等移动辅助项目已被移除。

这对试图判断AI心理治疗应用是否有效的人来说至关重要。该调查由疾病控制与预防中心（CDC）国家健康统计中心自1957年起收集人群健康数据。STAT报道称，CDC统计学家合著的一篇近期论文估计，过去的调查可能遗漏了75%的智力和发育障碍人群。删除问题会使分母变得更糟，而非更好。

“你们让我们在不那么坏和更坏之间做选择，”锡拉丘兹大学社会学教授Scott Landes告诉STAT。

倡导组织The Arc的首席执行官Katy Neas称这一变化是“令人费解”。“如果没有政府作为可信的数据来源，询问真实的人及其真实经历，我们就永远无法获得更好的[健康结果]，”她说。STAT报道称，卫生与公共服务部发言人拒绝解释为何删除残疾问题，但指出此举旨在降低数据收集成本。

姗姗来迟的规则手册

心理健康应用没有类似全国健康访谈调查的工具：没有单一指标来追踪谁在使用、谁受到伤害、谁受益。这一真空由州立法机构、专业组织和日益增多的法院填补。据Patch报道，10月1日宾夕法尼亚州议员投票决定监管医疗领域的AI使用。报道未详述法案细节，但投票信号表明各州不再等待联邦指导。

当指导存在时，其进程缓慢。9月24日，美联储理事会就两项稳定币提案征求公众意见，在《联邦公报》发布后有60天窗口期。主题是在GENIUS法案下的支付稳定币，而非心理健康，但模式熟悉：新技术到来，机构咨询，规则数年后续上。

在此期间，临床医生和研究者正在发布自己的证据基础。UC旧金山分校的一项小型试点研究于9月23日发表在《JAMA Psychiatry》，由美国国立卫生研究院资助，比较了同一批20名参与者在从超加工饮食转向更健康食物前后的抑郁症状。据ScienceDaily对该研究的报道，参与者将超加工食物摄入量减少85%以上，在三项抑郁测量中显示出中到大程度的改善，焦虑得分轻微改善。

资深作者Andrew Krystal表示，试点“成功确立了在更大规模试验中进行此项研究的可行性”。通讯作者Nyasha Chagwedera指出“泄漏、失衡的肠道”是一个可能的机制：“这种肠道损伤会在全身造成低度、慢性炎症，直接导致抑郁或使人更易患抑郁。”

该研究是初步的。20人，平均年龄44岁，70%为女性，所有参与者BMI较高且至少患有一种代谢疾病。这不是应用可以替代营养师证据，也没有人如此声称。

资金流向

然而，资金正流向自动化。Endpoints News独家报道，10月1日Parakeet Health融资1000万美元，用于通过AI拨打电话、发送短信和邮件联系患者。Endpoints称，Medicare Advantage保险公司兼医疗集团Devoted Health同一天宣布获得近12亿美元新融资，此前已注册数十万新老年会员。

同一周，蓝十字蓝盾协会（BCBSA）估计，2023年至2025年间，医院使用AI辅助医疗编码为其健康计划贡献了近10亿美元，即94200万美元的额外成本。BCBSA表示，大部分增长来自将患者移至更高报销类别的次要诊断。BCBSA产品与数据科学高级副总裁Luke Chalker告诉CNBC，其识别的账单中约70%，即65300万美元，与未伴随护理变化的额外诊断有关。

Chalker未将全部增长归因于AI。“虽然多种因素导致编码强度增加，但研究结果表明AI赋能的编码和文档工具正在发挥作用，”他说。布朗大学卫生经济学家Christopher Whaley告诉CNBC，AI似乎在“加速，并在某种意义上使捕获系统中现有和潜在的报销激励变得更加容易”。他补充说，在许多情况下，额外诊断是合法的，只是之前未被捕获。

Endpoints在10月1日直白地框架了同样的证据：“尽管人们谈论AI降低医疗成本的潜力，但它似乎在做相反的事。”

这些都不是严格意义上的心理健康应用监管。这是任何此类监管都将立足的财务和管理基础。如果编码工具能将患者移至更高报销类别，生成可计费交互的应用具有相同的激励。

科学转向性别差异

《科学》杂志于10月1日出版了一期关于女性健康的特刊，由全女性团队编辑：Yevgeniya Nusinovich, Sacha Vignieri, Joana Osório 和 Sarah Ross。编辑们将政治攻击女权和健康医疗，以及该领域研究经费削减列为紧迫动机。据STAT报道，他们说：“专门在女性中进行临床试验的重要性多年来已获认可，这应继续被提升。”

特刊中的一篇综述涵盖了疼痛的性别特异性机制，包括性激素、免疫-神经相互作用、肠道微生物组和卵巢激素的作用。“女性迫切等待具体答案，以可能消除对其疾病‘都是你的头’的常见处理方式，”作者写道。另一篇论证精准医学策略中应始终考虑XX和XY染色体。

最后一点直接切中数字心理健康。在偏斜数据上训练、部署给历史上疼痛被忽视的人群的应用，在成为软件问题之前就是精准医学问题。《科学》资深编辑Nusinovich告诉STAT，产后健康研究与生殖研究不同，因为“这里的重点不是提高生殖成功率，而是关注女性自身的健康。”

监管者追赶应用本身的速度很慢。这一差距已被反复记录，包括关于美国监管者如何挣扎于AI心理治疗应用以及为何监管者无法跟上填补提供者差距的AI心理健康应用的报道。跨这些报道的总体发现是，工具增殖速度快于监管。

中国提供了对比模式。Rest of World在9月24日报道称，中国患者通过微信或支付宝预约医院，可与医生的AI头像聊天咨询失眠或糖尿病。英国和美国医生兼顾问Ruby Wang告诉该媒体，“在医疗系统中，科技总是附加物。你试图将额外部件拧到生锈机器上，而在中国，由于基础设施和数字轨道在技术上高度赋能，社会接受其为正常。”她补充说，中国的数字健康不能直接出口：“西方永远不会接受AI医生头像。”

接下来会发生什么

美联储稳定币意见征集期在《联邦公报》发布后60天结束，提醒人们即使是定义明确的金融科技也需要数月才能制定规则。心理健康应用没有可比时间表。

伦敦大学学院和斯坦福大学等机构的研究人员于9月28日发表了一个框架，用于从电子健康记录中学习连续患者轨迹。论文arXiv:2609.36144描述了EHRFlow，一个在覆盖超过一百万患者的真实世界临床数据集上训练的模型，包括独立外部验证队列。在受控反事实模拟中，条件指导近似了抗高血压干预的已知效应，无需训练任务特定的结果模型。

这是关于预测的技术结果，而非产品。但它指向监管问题的发展方向：推断患者在另一种治疗下会发生什么的模型，正是监管者审计AI心理治疗应用所需的工具。方法正在到来。调查问题正在离开。而将制定规则的委员会即将易主。

据STAT在10月1日报道，参议院财务委员会14名成员中至少5名共和党人将离任。中期选举后，财务委员会和健康委员会都面临重大人员更替。继承它们的人将决定AI健康堆栈中有多少受监管，以及有多少证据基础得以保留以提供信息。