产后抑郁症是产妇死亡的主要原因，但其诊断和治疗往好了说是参差不齐，往坏了说是疏忽大意。

　　现在，位于圣地亚哥的初创公司Dionysus Digital Health正在推销一种血液测试，甚至在症状出现之前就能检测出这种疾病。该公司表示，他们已经确定了一种基因，这种基因将一个人的情绪与荷尔蒙变化联系得更紧密。这项测试使用机器学习来比较你血液样本中的表观遗传学——基因是如何表达的——与十年来对有产后抑郁症和没有产后抑郁症的孕妇进行的研究得出的基准。

　　Dionysus的学术合作伙伴皇家心理健康研究所(Royal’s Institute of Mental Health Research)和弗吉尼亚大学健康研究所(UVA Health)的研究人员发表了同行评议的论文，证实了他们的发现。该公司正在与美国国防部(Department of Defense)和美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)合作进行临床试验，最终目标是让这项250美元的测试广泛普及，并纳入保险。但女性健康专家表示，如果母亲无法获得治疗和支持，更好的产后抑郁症诊断可能无济于事。

　　七分之一的母亲患有产后抑郁症。当医生对这种情况进行筛查时，他们通常会使用一份调查问卷，询问患者对诸如“我一如既往地期待着快乐的事情”和“当事情出错时，我不必要地责备自己”等陈述的认同程度。

　　如果诊断正确，母亲很少能得到她们需要的护理。在一项被广泛引用的研究中，只有三分之一表现出精神障碍迹象的孕妇接受了治疗——其中最常见的是医生口头上的“安慰”。

　　Dionysus的联合创始人兼首席科学家Vivienne Ming在接受《华盛顿邮报》采访时说:“我们的愿望是，你甚至可以在出现症状之前就接受治疗。”“现在我们可以证明，它不仅仅存在于你的脑海中。”

　　Ming是众多利用人工智能寻找解决复杂健康问题新方法的研究人员之一。位于加州帕洛阿尔托的Delfi诊断公司有一项使用人工智能检测肺癌迹象的测试。华盛顿国立儿童医院的研究人员开发了一种人工智能工具，用于诊断儿童风湿性心脏病。

　　但人工智能系统很容易加剧医疗保健领域现有的偏见或不平等。2019年的一项研究发现，一种建议剖腹产的算法错误地将黑人女性标记为高风险。另一项研究显示，另一种算法的任务是预测一大群不同患者的医疗保健需求，它一直建议对黑人患者进行较少的护理。

　　Ming承认对偏见、成本和有效性的担忧。Ming说，Dionysus可能需要数年时间才能获得食品和药物管理局的批准，或者让保险公司和雇主同意支付测试费用。与此同时，该公司表示已从国防部获得60亿美元的拨款，用于在更多环境中验证其测试。美国国防部没有回复记者的置评请求。

　　狄俄尼索斯设想了这样一个世界:在怀孕的第二到第三个月之间，医生会给妇女进行血液检查，以标记出产后抑郁症和其他围产期情绪障碍的高风险。这种方法与其他诊断方法相结合，可以使卫生保健系统为脆弱的母亲提供治疗，甚至是预防性护理。

　　专门研究女性健康的精神病学家伊丽莎白·拉鲁索(Elizabeth LaRusso)说，美国妇产科医师学会(American College of Obstetricians and Gynecologists)建议医生在怀孕期间和产后对患者进行多次产后抑郁症筛查，但这种情况并不总是发生。有些人在产前和产后检查中都没有医生提及抑郁症。拉鲁索的研究发现，低收入女性和有色人种女性接受筛查的可能性低于白人母亲。

　　拉鲁索说，她欢迎任何能在产后抑郁症导致住院、失业或自杀之前更容易发现它的工具。但她说，识别有风险的母亲只是第一步:如果患者无法获得所需的护理，如治疗或药物治疗，更多的筛查不会有什么不同。

　　酒神测试的影响有多大，部分取决于它的可承受性，以及保险公司是否愿意承担其成本。研究人员估计，围产期情绪和焦虑症每年造成140亿美元的工资损失和额外支出。如果发现更多的抑郁症病例可以减少随后的医疗支出，保险公司可能会有动力为这项测试买单，明说。

　　但保险公司也可以将抑郁症诊断视为增加医疗支出的途径，因为患者会寻求他们本来不会寻求的治疗，主张行业改革的前保险业高管温德尔·波特(Wendell Potter)说。最终，保险公司和雇主将各自决定涵盖哪些新的医疗技术。波特说，如果患者最终自掏腰包进行产后抑郁症筛查，像狄俄尼索斯这样的测试可能会加剧孕产妇护理方面现有的不平等。

　　他说:“我怀疑大多数美国人是否有能力从自己的银行账户中支付(这项测试)的费用。”

　　人工智能专家表示，随着公司和研究人员提出人工智能在医疗保健领域的应用，对这些系统进行偏见审查将是至关重要的。杜克大学健康创新研究所(Duke Institute for Health Innovation，简称DIHI)的数据科学家马克·森达克(Mark Sendak)表示，由于机器学习系统是经过训练来识别模式的，因此它们很容易反冲训练数据中出现的任何偏见。

　　桑达克说，至关重要的是，人工智能模型的训练数据应该反映它要服务的人群。狄俄尼索斯公司则表示，他们首先在巴尔的摩约翰霍普金斯医院的一群以白人为主的病人身上验证了自己的测试。Ming说，它与埃默里大学医院和国防部的合作将帮助它在更多不同的患者群体中进一步验证其模式。

　　如果没有最近机器学习的进步，狄俄尼索斯将永远无法将一个特定的基因与产后抑郁症联系起来，明说。随着企业急于将人工智能应用于医疗挑战，类似的发现可能很快就会出现。

　　但是进步可能伴随着缺点，DIHI的项目主管苏雷什·巴鲁(Suresh Balu)说。如果只有拥有可支配收入的人才能负担得起早期筛查和预防保健，那么在获得保健服务方面的现有差距将变得更大。发现你有可能患上一种你可能永远不会得的疾病，这可能伴随着焦虑——即使是有产后抑郁症遗传倾向的人，如果该基因没有被环境因素激活，也可能永远不会出现症状，明说。

　　明说，Dionysus公司的最终目标是直接向消费者出售产后抑郁测试，让人们在怀孕前几年就能评估自己的风险。她说，如果母亲们能够获得所需的护理，这可能会改善母亲和儿童的生活。

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