数字疗法疗法机制及未来展望分析

根据数字疗法的预期用途，我们可以将数字疗法分为三类，分别是旨在改变行为的数 字疗法、旨在产生生理变化的数字疗法和旨在帮助疾病和/或病情管理的数字疗法。

根据其干预机制的不同，数字疗法大体可分为认知行为疗法、生物反馈、认知训练、神经 刺激、药物剂量调整、疾病管理、临床指导/康复共七类 认知行为疗法指以数字方式提供经过临床验证的行为疗法，而非传统的面对面提供。 其主要适应症包括但不限于抑郁、焦虑、精神分裂、睡眠障碍、物质成瘾障碍、恐慌性障 碍等精神心理类疾病，也是数字疗法覆盖范围最广的适应症。 行为疗法（BT）起源于上世纪 60 年代，主要基于学习理论，强调条件反射和行为控 制。在行为疗法之后，认知疗法（CT）逐渐崛起，基于认知理论，主要强调内部事件的重 要性，如思想、信念系统、有条件和无条件的假设。其后，两者逐渐融合形成了认知行为 疗法（CBT），并在上世纪八十年代末占据了心理疗法的主流。目前，认知行为疗法已发展 到第三代，以正念认知、接纳承诺和辩证行为治疗为代表，已掀起认知行为疗法的新高 潮。

随着社会压力的增大，以抑郁症为首的精神类疾病发病率正在逐年升高，成为社会及 家庭的不稳定因素。这类疾病往往带有很强的隐蔽性，患者因为病耻感不愿被他人知晓病 情，也不愿去寻求专业治疗，导致干预治疗端有很多患者没有被覆盖。另一方面，精神心 理疾病的医疗资源长期高度缺乏，也进一步加剧了精神类疾病问题的加重。人工智能的引 入能够基于患者生理数据和认知行为构建出诸如基于生理数据的客观评估系统和基于在线 认知行为疗法的数字疗法产品。这类产品以清晰的操作步骤、高度结构化的多媒体互动 （动画、视频、声音、交互训练等）来对患者进行认知行为治疗。其便捷和私密的属性降 低了患者压力，提升疗效；它也突破了时间和空间限制，并增强患者对治疗的参与度和依 从性。 生物反馈通过连接硬件或软件直接感测和反馈患者生物特征。通过人体内生理信息反 馈，让患者能够通过感官接收信息达到自我认识及自我控制，进而消除病理过程、恢复身 心健康。它的主要适应症包括神经系统疾病（ADHD、帕金森病等）、抑郁焦虑及恐惧等精 神类疾病、慢性疼痛、部分呼吸疾病及部分消化系统疾病。基于生物反馈疗法的原理，它 主要可以分为呼吸、脑电、心率、肌肉活动、汗腺活动和体温等不同种类的生物反馈。这 些生物反馈依赖于相应的传感器实现生理信号的采集。

实验证明，人体的心理反应和生理活动之间存在着一定的关联，心理社会因素往往通 过意识影响情绪反应，使不受意识支配的内脏活动发生异常改变并导致疾病的发生。生物 反馈的干预一般包括两方面的内容：首先让患者学习放松训练，以便减轻紧张程度，使身 体达到一定程度的放松状态；其次再通过生物反馈仪，使患者了解并掌握自己身体内生理 功能改变的信息，进一步加强放松训练的学习，直到形成操作性条件反射，解除影响正常 生理活动或病理过程的紧张状态以恢复正常的生理功能。 认知训练指以数字方式提供经过临床验证的行为疗法，而非传统的面对面提供。它的 主要适应症为认知障碍，如血管性认知障碍、阿尔茨海默病、失语症、抑郁症、精神分裂 症、睡眠障碍、多动症和自闭症等。这是一类以获得性、持续性认知功能损害为核心，并 导致患者日常生活和工作能力减退、可伴有精神行为异常的综合征。根据不同的原因，认 知障碍可以分为血管性疾病、神经退行性疾病、精神疾病、儿童发育缺陷及其他疾病诱发 等类型。

认知训练是应用多种认知任务提升认知功能的干预方法。近年来，认知训练已从既往 注重策略的纸笔式、教学式训练方法逐渐转变为难度自适应、注重能力提升的计算机辅助 认知训练。这种无明显不良反应的非药物干预手段，已成为认知障碍疾病预防和干预的重 要手段 3。认知训练借助系统设计的任务，针对注意、记忆、逻辑推理等认知域进行难度 自适应训练，来提升个体认知功能。它既可以针对单一认知域，也可针对多个认知域开 展，且训练效果具有迁移性和时效性。正因为此，多认知域训练在认知训练方案制订中应 用更为广泛。此外，虚拟现实技术、人工智能技术的不断发展和成熟，使得认知训练的非 药物干预方法变得更加丰富，临床显示对患者认知训练效果有明显提升。

神经刺激指根据患者状态和生物特征，通过数字解决方案定制直接对患者实施神经刺 激。它主要利用神经系统的可塑性，采用各种物理（声、光、电等刺激）及化学手段直接 影响大脑皮质神经元活动，调控中枢神经系统功能，从而治疗或改善特定疾病。可塑性一 直是神经科学的热门研究主题之一，也是目前医学前沿方向之一。其适应症较为广泛，如 各种神经退行性疾病、精神类疾病、慢性疼痛等都有所涉及。 比如，业界正探索通过 40Hz 声光联合刺激诱导海马 CA1 和大脑听觉皮层区域的伽马 振荡，可以降低β淀粉样蛋白水平，从而改善阿尔茨海默病患者的认知能力，并对早期认 知障碍起到预防作用。另一个典型应用则是在眼科领域，视知觉学习及纠正可以通过特定 的视知觉任务训练使视觉系统对外界信息感知能力显著提高，在弱视、斜视等眼病的临床 治疗方面具有良好的效果。

软件确定的药物剂量可基于软件解决方案，通过提示间接或直接调整药物推荐剂量， 实现个体化用药指导。个性化精准用药在需要长期使用药物的慢病领域有着广泛的前景， 如糖尿病、哮喘、肿瘤等。 传统用药方式是基于临床试验或临床治疗的过程中，通过对样本观察得出一些数据， 比如用药人群、给药剂量、不良反应发生率等，但这些数据都没有经过严格、精确的分 层，使得不同情况的患者一般遵循统一的用药方式。基于药代动力学的精准用药将体外研 究技术与人工智能及大数据相结合，研究药物的体内过程（包括吸收、分布、代谢和排 泄）规律及其影响因素，生成基于临床试验搭建的分析模型，并根据输入的患者信息生成 个性化剂量方案，对患者进行个性化用药指导，以确定病人的给药品种、剂量、用药时间 等，从而提高用药效果、降低医疗费用、降低药物不良反应等。

软件指导的疾病管理可以基于软件解决方案为患者提供提示、提醒和建议，支持患者 自我管理疾病和/或病情。这类数字疗法广泛应用于慢病管理，包括糖尿病、慢性肾病、慢 性肝病、慢性呼吸系统疾病等慢病的疾病控制和缓解。 该类数字疗法产品核心价值在于对患者治疗依从性的管理。数字疗法通过基于人工智 能数据分析提供主动式管理服务控制并发症的发生率，并通过各类软件应用和专属客服随 访服务，为用户做好持续性、多维度的健康管理数据追踪，借助健康风险分级管理平台对 用户进行健康风险分级、分析，从而以数据量化健康状况。此后，再借助人工智能健康干 预平台自动生成个性化的健康管理计划，结合生活方式数据规范用户的日常行为，从而实 现慢病控制，并在出现问题时及时提供干预服务和医疗协助服务，降低并发症发病率。

临床指导/康复以软件为基础，通过数字方式实现远程指导患者完成经临床验证的练习 和技巧。这类数字疗法主要用于各类慢性肌骨疼痛，以及中风、帕金森、脑外伤造成的肢 体功能障碍。这类疾病的康复治疗主要是以生物力学和神经发育学为基础，采用主动和被 动运动，通过改善、代偿和替代的途径，旨在改善运动组织（肌肉、骨骼、关节、韧带 等）的血液循环和代谢，促进神经肌肉功能，提高肌力、耐力、心肺功能和平衡功能，减 轻异常压力或施加必要的治疗压力，纠正躯体畸形和功能障碍。 患者可居家通过数字疗法完成评估，人工智能会自动处理患者信息并匹配适合的模型预设方案，为医生提供参考。经医生复核方案后最终康复计划推送至患者端。在收到康复 计划之后，患者按数字疗法的指导进行康复训练。在训练过程中，数字疗法基于各种数字 技术（如可穿戴传感器、图像识别技术等）对患者动作进行实时评估，若患者动作未达 标，系统将会自动提示并予以纠正，从而保证康复训练保质保量。之后，训练数据将实时 回传并记录在云端。患者完成一个治疗周期后可直接完成评估并即时得到评估反馈。医生 可以通过医生端随时查看患者康复记录及进程，并对康复方案进行动态调整。医患双方也 可在康复过程中进行视频问诊，快速解决患者在康复中遇到的问题。

值得一提的是，基于数字疗法的定义，它可以独立生成医疗干预手段，对医疗健康产 生赋能。在发展初期，由于定义较为模糊，行业更倾向于将数字疗法与其他医疗健康领域 的数字化工具区分开来，以突出数字疗法的独立性。不过，随着对其的认识加深，越来越 多的人意识到，将数字疗法融入到医疗健康生态，将其与其他种类的数字健康技术实现有 机结合显然可以为医疗健康领域实现更大的价值。对于数字疗法这个新兴的概念来说，这 种结合也可以带来更为广阔的发展空间。 此外，尽管数字疗法可以实现多功能，将其他种类数字健康工具的核心功能整合其 中。但在数字疗法上有专长的企业未必在其他诸如监控、评估诊断等领域上也有同样的能 力。或者，即使有这样的能力，也可以通过数字疗法与其他数字工具的组合形成闭环，提 供更为灵活的生态体系，又或者，实现相应的全流程闭环为患者及医生提供更好的服务。 毕竟，无限制的功能膨胀对于软件来说并不是什么好事。

数字疗法除单独使用外，行业中也不乏与其它数字化工具的结合应用探索，如强联智 创，作为首批以脑血管病治疗切入的高新科技公司，一直高度关注数字疗法领域，正积极 探索其在现有“U 族”系列产品中的应用结合；未来，强联智创基于自身人工智能的强大基 础，将为脑血管疾病的预防、筛查、诊断、治疗、康复、随访全病程带来怎样更高效、精 准、安全的管理方案，十分值得期待。又比如京东健康，基于强大的数字产品体系基础， 在打造数字疗法产品的同时更将其与其他数字工具进行有机结合，致力于打造软硬件结 合、实物与服务连接、线上线下一体化的医疗健康服务模式，从而连接生态各方一起为用 户服务。此外，在近视防控领域，威思邦普提供“评估-干预-监督”的闭环服务，其中，“人 工智能”是重要一环，将佩戴者院外长周期数据有效沉淀，与院内检查数据关联，运用 AI 识别“靶点”环境影响因素、用眼习惯，针对性生成干预方案并监督和反馈方案执行情况。

忽略“递送载体”或是数字疗法效果未达预期的一个关键因素 在已有的探索实践中，即使经过了严格的临床试验，也并不是所有数字疗法都展现出 应有的效果。这种现象为什么会出现，如何予以解决，对于数字疗法有深入研究的动脉网 蛋壳研究院院长姜天骄认为，忽略了“递送载体”或许是导致这一现象出现的关键。 作为一种干预手段，数字疗法的作用机制至关重要。首先需要发现机制，在有了清晰 的作用机制之后才能做成产品，最终应用到临床并产生临床价值。只有在临床价值有明确 的获益后才能谈得上进一步的商业价值。

就作用机制的理解而言，将数字疗法与药物进行类比或许会更便于理解。 首先，从药物原理而言，不管是口服、注射或其他给药方式，药物产生作用的机理是 药分子在体内的吸收、分布、代谢和排出，以及整个过程产生的生物学效应。与之相比， 数字疗法的原理可以归纳为通过认知与行为的干预产生的下游生物学效应，比如，数字疗 法帮助患者改善生活习惯，进行适量的锻炼，而适量的锻炼显然可以对患者心血管产生有 利影响。 其次，从药物的有效成分来看，不管小分子药物、大分子药物，还是基因治疗药物， 其有效成分都是能产生干预作用的药物分子或细胞实体。相比之下，数字疗法的有效成分 是能产生干预作用的信息，包括文字、图片、音视频及其他交互生物反馈。分子或细胞实 体与信息在很多方面都有明显的差异，比如，信息在物理成分上没有实体，也不需要传统 意义上的物流配送，边际成本几乎为零，定价也更为灵活。 再次，从靶向治疗的对象来看，药物靶向治疗的对象是酶、生物膜离子通道等等。与 之相对，数字疗法的靶向对象目前并没有学术共识。一般认为其靶向对象是能产生下游机 制的心理状态和行为状态。这种定义较为广泛，包括遵从一些标准，如遵从运动，遵从饮 食，遵从某种生活习惯；或者避免一些事情，比如对特定习惯的戒断等等。

最后，由于机制的原因，药物和数字疗法都有其局限性。有些靶点不可成药，有些问 题不能用药物解决，比如，没有任何一款药物可以让患者服用后在不锻炼的前提下获得完 美的腹肌。这种诉求必须需要下游行为，即长期的锻炼才能实现。这就是药物适应症范围 的局限性。数字疗法目前能够覆盖的病种主要涵盖能够受到心理神经调控行为干预而产生 后果的疾病，包括精神心理类疾病、中枢神经疾病、内分泌系统及代谢系统慢病等。所 以，其潜力由其作用机制决定。 总体来看，无论药物还是数字疗法，其机制无外乎将有效成分输送至靶向治疗对象， 进而按照作用原理实现治疗。不过，有些药物并不是口服后立刻发挥作用，而是需要进入 到肠道之后发挥作用才能达到最好的效果。这种药物分子一旦在胃里被酶分解消化后，就 无法按照原有的形态进入到肠道，并作用于靶点。为了解决这个问题，在历经多年的发展 后，医药行业发明了递送载体这一概念，将药物治疗带入到了新时代。所谓载体是把药物 有效成分包裹起来递送到目标靶向位置的一种工具，其核心目的是突破生理和免疫屏障。 胶囊便是最为常见的药物递送载体，它可以先将药物分子包裹起来以免有效成分被分解， 等胶囊到了固定位置再把药物释放出来。在基因治疗时代，LNP 纳米载体成为核酸药物最 常见的递送载体。这是因为核酸非常不稳定，直接注射到人体内可能产生免疫反应，使其 在达到目标靶向位置之前就分解掉。

事实上，数字疗法目前面临的有效性问题与药物在递送载体出现之前面临的问题颇为 类似。就像没有被装载递送载体的核酸药物直接进入到体内很容易被免疫系统清除一样， 数字疗法的有效成分很多时候也无法通过人的意识屏障，使其效果大打折扣。由于数字疗 法的有效成分是信息，如果无法通过意识屏障，信息也就无法传递并真正改变患者的信念 及心理状态，进而改变其下游行为。通俗而言，患者并没有决心持续使用数字疗法，或者 在使用的时候并未遵从要求，这将导致数字疗法的效果大打折扣。

未来可期，这些“递送载体”已经被应用到数字疗法上。 手机 App 是数字疗法的基本形态之一，也是数字疗法目前普遍使用的递送载体，但这 种递送载体仍然有很大的提升空间。开发者们正尝试使用多种“递送载体”来确保数字疗法 达到效果，包括游戏化设计、XR、服务等。 游戏化设计已经被证明是一种比较好的数字疗法递送载体。传统意义上，电子游戏并 不具备相应的治疗功能。但大众在不断的实践中发现，电子游戏确实可以在一定程度上释 放压力，改善身心健康状态。比如，一些看似与医疗丝毫没有关系的高难度动作游戏，通 过极为严苛的难度锻炼玩家的反应力、观察力、耐心和勇气，并让玩家在经历了多次努力 终于战胜敌人后感受到巨大的成就感。从某种程度上，这与心理疗法治疗患者的原理有共 通之处。或许正是因为这些原因，不少抑郁症患者甚至通过此类游戏得到了病情缓解乃至 治愈。此外，设计出众的游戏具有一定的成瘾性，并能起到集中注意力的作用。当然，严 格意义上来说，这顶多算是一种偶然，无法套用到所有的场景下。因此，早期并没有人相 信游戏可以和严肃医疗有任何的交集，就像没有人相信软件可以治病一样。随着数字疗法 在近年的兴起，不仅实现了用软件治病，也给了游戏与医疗结合的最好机会——部分数字 疗法开始尝试在疗法中部分加入游戏化的干预手段来提升效果。从这个角度而言，游戏化 设计在数字疗法的体系内扮演了递送载体的作用，把真正的有效成分——信息包裹起来递 送到靶点，让患者能够把这个信息充分吸收进去。

Akili Interactive Labs（下文简称 Akili）是完全以游戏方式介入医疗的“吃螃蟹者”。研 究发现，通过合理的设计，电子游戏可以对大脑实施强刺激，进而强化特定部位的结构和 功能。同时，儿童很容易对电子游戏产生兴趣。Akili 则是第一个将其变为现实的公司。在 其 Endeavor 数字疗法产品完成的 5 项临床试验中共入组超过 600 名儿童多动症 （ADHD）患儿，均证实这一数字疗法在持续和选择性注意力的数字评估措施测试 （TOVA）中表现出改善。2020 年 6 月，Akili 的 Endeavor 数字疗法产品以 De Novo 形式 通过了 FDA 审批。游戏的严肃医疗价值第一次得到了监管机构的证实，行业为之振奋。越 来越多的数字疗法企业开始尝试将游戏化设计引入数字疗法，另一方面，数字疗法的广阔 前景和巨大医疗价值也吸引了不少企业跨界进入。例如，从事游戏研发的上市公司世纪华 通（盛趣游戏，原盛大游戏的所有者）于 2021 年孵化了数药智能，并在 2023 年 3 月获 批国内首个针对 ADHD 的注意力强化训练软件，成功跨界医疗，填补了该领域空白。 虽然游戏化数字疗法和游戏本质上都属于软件，但两者在目标和原理上存在诸多根本 性的区别。游戏更多偏重娱乐因素，好玩即可。数字疗法则需要更加关注核心原理部分的 内容。比如，整个数字疗法呈现的过程中哪些内容起到了最强的治疗作用，哪些是无用 的？这需要有对应的科学的论据、研究成果和临床应用。此外，还需要关注产品使用过程 中是否出现对应的不良反应乃至恶性医疗事故等。为此，游戏化数字疗法需要组建区别于 正常游戏开发的团队，并引入外部医疗行业的专家，并在日常管理上结合医学探索求真的 机制，以开放且严谨的态度同相关机构达成合作，才能将两个行业实现比较深度的融合。

相较于传统的数字疗法，游戏化方式可以极大提升患者，尤其是儿童患者的治疗依从 性。比如，数药智能将其对游戏的深厚理解成功融入到产品中，在整个数字疗法的治疗过程包含了乐趣、深度参与与奖励机制，加之身临其境的动作视频体验，有效避免患儿抵触 情绪的产生，增强了用户依从性，极大提升了治疗有效性。总的来说，游戏化的数字疗法 具有可及性高、治疗成本低、时效性强等优势。用户可以随时随地通过移动设备得到医疗 干预，不受时间、空间、治疗条件等约束。研究人员和临床工作者可以根据治疗效果及时 调整治疗方案，提高治疗的有效性和精准性，已经被广泛应用到包括越来越多疾病领域的 预防、诊断、治疗、康复等各环节中，成为数字疗法“递送载体”中最为成熟热门的一种。 可穿戴硬件则是另外一种热门的数字疗法“递送载体”。按照定义，数字疗法本质上是 一种软件。但单独的硬件或者单独的软件，其功能和性能上必然有一定局限性，软硬结合 是顺理成章的思路。可穿戴设备和数字疗法的结合在早期并不顺畅，一个重要的原因是当 时的可穿戴设备并不成熟，只能记录一些类似计步、睡眠监控及活动记录等简单的数据， 且数据并不精准。这对于医疗来说并没有什么实际意义。类似血压、血糖、血氧等真正对 医疗有用的体征数据监测在当时要么为时尚早，要么数据精度不足以满足医疗需求。随着 技术的发展，可穿戴设备在近来取得了较大的进展。从心率到 ECG，从血氧到血压，可穿 戴设备已经可以持续以医疗精度监测这些疾病诊断和治疗中发挥关键作用的体征信号。不 仅如此，脑电、无创血糖和乳酸等体征信号也正在持续攻关，或将在未来几年获得突破。

在这种背景下，可穿戴设备在不断突破数据监测的单一身份，通过与特定数字疗法结 合切入某些疾病的诊断和治疗，在健康监测、慢病治疗和康复护理等三方面，可穿戴设备 与数字疗法的结合已经屡见不鲜。纯软件的数字疗法在不少场景下不足以满足需求，也需 要可穿戴设备等硬件在其中起到各种各样的作用，偏“硬”的可穿戴设备和偏“软”的数字疗 法其实正好互补，携手合作无疑是更好的结果。 目前，可穿戴设备已经在多个疾病领域为数字疗法赋能，如睡眠、肌骨康复、眼科和 脑科学等等。可穿戴设备在这些场景中主要起到“感知”的作用，通过采集患者实时体征或 特定指标，由软件根据所采集的指标予以反馈，或生成个性化方案，或评估训练动作准确 性和质量。

最为典型的莫过于康复数字疗法，可穿戴传感器可在评估阶段采集患者当前身体的关 键指标，如患者能够做哪些动作，可以达到什么程度。人工智能将基于这个数据对患者当 前情况进行初步评估，再结合算法及医生的视频问诊对患者进行综合评估，最终将个性化 的康复方案推送给患者。在之后的训练阶段，康复疗程需要患者佩戴可穿戴传感器完成规 定的练习。传感器会在练习过程中收集诸如关节角度、空间姿态等一些关键的数据。一方 面，这些数据可以实时在 App 上显示，为患者反馈其动作是否达标；另一方面，这些数据 也会返回医生，为每周的评估提供参考，以便根据患者的实际情况进行相应的调整。医生 或康复师则可以通过医生端随时查看患者康复记录及进程，并对康复方案进行动态调整， 医患双方也可在康复过程中进行视频问诊，快速解决患者在康复中遇到的问题。 在眼科领域，也有类似的结合。专注于近视防控的威思邦普，研发可穿戴设备作为数 据采集基础，产品有眼镜框架、适配镜框的附加件以及头戴装饰架 3 种类型，满足佩戴眼 镜、不佩戴眼镜、准备配置眼镜的多类需求，且可运用 3D 打印的个性化产品极大提高了 使用舒适度。

2022 年被称为“元宇宙元年”，其重要表现形式便是 XR 硬件设备。目前，与特定数字 疗法搭配的 XR 硬件设备正在成为一种越来越热门的数字疗法递送载体。相比智能手机以 音视频及文字为形式的干预，XR 中的 VR 可以为精神心理障碍患者提供一种完全沉浸且逼 真的环境，避免患者受到外界信息的干扰，从而将信息这种有效成分更原貌地呈现并使其 被患者充分吸收。以特定恐惧症为例，这类疾病的患者往往会在某种条件下（比如恐高、 恐人群、恐空旷）引发恐惧和焦虑，导致疾病发作。这种焦虑一旦长期未得到缓解，将导 致患者从日常环境中退缩，将其生活限制在被认为是足够安全的地点和活动中。传统的特 定恐惧症治疗方式主要通过认知行为疗法实现，主要的表现形式之一是“暴露”——即让患 者充分暴露在可能诱发症状的环境中，实现心理脱敏。这其中，又分为“想象暴露”和“实景 暴露”。想象暴露是应用得最为普遍的方法。以恐高症为例，心理治疗师会让患者想象自己 身在高处，随后展开下一步的治疗。这种方式的优点是治疗环境要求低，缺点则是效果非 常不稳定，完全取决于患者想象力的丰富程度、患者疾病的严重程度、可能获得治疗的效 果、医生本身的说服力以及医生患者之间同盟关系的建立。实景暴露则是将患者带到真实 环境进行暴露，比如，将恐高症患者带到高处，使其对造成恐惧的环境脱敏。不过，这种 方式对治疗环境要求较高，成本和压力也非常高。此外，更存在一些不为人知的安全隐 患。比如，部分恐高症患者之所以恐高是怕自己站到高处后，会控制不住自己想要从高处 跳下去的冲动。在这种前提下，贸然对恐高症患者使用实景暴露疗法反而是一种巨大的隐 患。相比之下，VR 设备可以在效果和成本之间实现较好的平衡，并为患者提供一个绝对可 控的安全环境，根据个人进度调整相应的强度，从而帮助患者实现低成本个性化的治疗。

人工智能，尤其是生成式 AI 则是正在快速走红且具有巨大潜力的数字疗法“递送载 体”。目前，人工智能主要在几个方面可以对数字疗法进行赋能。首先，是背后具有人工智 能支撑的人机交流，即人工智能对话机器人。通过人工智能与患者进行对话，了解评估和 诊断所需的必须信息，可以极大帮助减轻医生负担。虚拟人技术及 AI 技术是该产品的核心 技术，尤其它应用的 AI 技术根据大量有关患者参数、临床评估、诊断以及患者参与不同难 度训练任务期间收集的信息训练而成，可在评估效率和疗效方面发挥优势。比如，正岸健 康作为拥有强 AI 特征的企业，产品研发之初便确定了“对话交互”的服务形式，为生成式 AI 的大规模运用打好了基础。目前，正岸健康正通过训练开源模型打造自有 AI 模型，将用于 语言生成、患者画像判定及方案生成等，为用户打造真正的个性化干预方案。 相比以往，生成式 AI 的拟人化程度比以往的人机对话要强得多，对于数字疗法的人机 沟通有极大提升，将明显改善患者体验。因此，一些数字疗法企业也正内测探索将生成式 AI 用于客户服务或患者教育。 其次，在疾病的评估和诊断过程中，人工智能可以帮助实现辅助诊断和评估。尤其在 认知障碍即精神心理类疾病，基于生理大数据的人工智能评估已经开始逐渐替代传统的评 测方式。传统的认知障碍评估通过量表方式实现，费时费力，导致患者参与度很低，且对 医生水平有较高要求。在评估效率方面，人工智能可一次性与大量患者进行沟通并进行医 疗评估，从而大大提高评估效率，使医生能够以高度简化的用户友好型方式进行评估和干 预，推动其在基层医疗机构的接受及采用。 随后，人工智能可以借助数字化生物标志物在自适应临床反馈循环中监测和预测单个 患者症状数据。人工智能还可以学习和预测有效的干预措施，通过多维度的数据从多个训练模块形成的多种组合中动态识别及推荐最合适的训练，从而为患者提供自适应及个性化 的训练。与传统的药物治疗相比，这些训练能更有效地提升患者的认知功能。并在治疗干 预过程中基于各种传感手段，对干预效果进行实时评估及反馈。

如银杉健康研发的“肌肉骨骼康复管理软件”凭借数十个特有专利的高精度人体关键定 位点实现对用户姿态的精准定位，AI 识别康复动作误差达到厘米级别；产品可进行康复健 康评估、训练时的 AI 实时监测以及迭代个性化运动处方，让线上康复训练与线下真人康复 师指导的康复训练一样有效。 近来比较火热的生成式 AI 也可在院外健康管理或康复训练中进一步扩展 AI 的应用边 界。它可通过对患者的多模态评估数据（包括用户基本信息、评估结果、问诊结果、病历 信息、机器视觉采集的体态评估及可穿戴传感器收集的数据）进行分析，提供多元化、个 性化的健康管理及康复服务，极大地延伸慢病管理服务的“上下游”，比如，为患者生成一 个接近最优的康复方案。随后，它可预估康复患者的恢复状况，将康复方案按时间节点进 行拆解，生成渐进式的康复方案；也可以输出相应的康复训练动作，并根据这个动作输出 进一步的动作，环环相扣，从而提升患者康复治疗的效果。目前，在数字疗法企业的内部 测试中，生成式 AI 生成的康复方案虽然仍有待提升，但经过不断训练，其水平提升的趋势 非常明显，未来正式上线辅助医生潜力较大。 此外，数字疗法还可利用人工智能的预测分析能力更快、更高效地提供干预，防止不 必要的突发护理。举例而言，人工智能可以通过学习防止药物相互作用导致的紧急不良事 件，无论患者、支付方还是已经不堪重负的医院都将从中受益。

可喜的是，生成式 AI 在心理健康领域也展现出了潜力。与康复训练类似，心理健康医 疗资源在国内严重不足且可及性差。因此，数字疗法在心理健康领域颇受关注。基于 CBT 内核的数字疗法表现形式主要呈现为人机对话的方式。在心理问题的治疗中，患者和治疗 师建立的信任关系对于治疗效果至关重要。然而，业界公认人机对话最大的挑战在于当前 技术的拟人度较差，足以让患者可以一眼发现。这将导致患者对疗法不足以信任，依从性 不佳，从而影响治疗效果。相比以往，生成式 AI 的人机对话能力非常显著，可以提高对话 的流畅度、自然度以及逻辑性，间接提升治疗效果。 然而，尚处于前期阶段的生成式 AI 在与数字疗法的融合上并非一帆风顺。一方面，目 前生成式 AI 的训练成本较高，性价比较低；另一方面，生成式 AI 本身也仍处于前期探索 阶段，并不够成熟。比如，在内测的康复领域方案推荐中，生成式 AI 可能会给出不符合患 者实际情况的康复方案。同样，心理治疗需要实现基于对话的长程治疗。理想的模式下生 成式 AI 可以记住用户的历史，并能根据以往的反馈与患者交流。不过，目前即使是最先进 的生成式 AI 在模型结构设计上就决定了长程记忆能力的缺失，还需要在未来加以改进。 为数字疗法提供的配套服务虽然并非实体，但仍可被认为是一种特殊的递送载体。在 数字疗法的定义中，配套的服务也是数字疗法的组成部分。德国 DiGA 就规定数字疗法还 可与额外的服务配合：原则上，类似顾问、训练或商业保险提供的额外服务可由数字疗法 提供或集成到数字疗法的使用过程中。当然，这类服务需要满足一定的限制条件，比如， 数字疗法开发商需要事先明确所需额外服务的场景，提供服务的医务人员应是认证医务人员等。事实上，这类人工干预服务事实上在疾病诊疗中非常重要——一些观点认为，目前 数字疗法效果未达预期的原因之一在于缺乏人工干预，只是通过一套算法很难让患者在院 外自觉使用。此外，一些针对特定人群的数字疗法若没有足够的服务也很难让使用者产生 后续的下游行为。

主要针对老年认知障碍的博斯腾在实践中发现，针对老年人的认知障碍数字疗法要想 取得理想的效果，一大挑战在于如何将其有效成分——信息准确有效地传递给患者，其核 心在于“陪伴”“督促”和“指导”——通过一对一服务来完成日常对老年患者的陪伴和督促， 并给患者提供实时指导，可极大提高患者的依从性和情绪价值。为此，博斯腾组建了庞大 的人工服务团队，通过日常沟通（电话、线上聊天）及线上直播等手段将非药物干预的方 法、疾病知识及配套的工具传递给患者，从而让患者可以突破其意识屏障，按照要求持续 正确地使用产品。从已有的效果来看，其所服务的上万名老年用户有良好的反馈，超过 60%的复购率数据也显示了用户对产品效果的认可。显然，这种“递送载体”的确取得了不 俗的效果。 总的来说，数字疗法的递送载体仍然是一个崭新的概念，其核心目的是让数字疗法生 产的干预能够穿越人的意识屏障，从而让数字疗法发挥其应有的效果。如同缓释胶囊为药 物带来了革命性的变化，数字疗法递送载体的进一步发展也将会在未来极大改善数字疗法 的效果，从而推动行业的发展。