Pedro Morgadoは、Frontiers in Behavioral Neuroscienceに掲載された2026年の展望論文で、人工知能が診断、リスク予測、デジタル表現型解析（端末データから行動を測定する手法）、治療の個別化を通じて精神医学を変えつつあると論じた。機械学習モデルは、内部検証された研究環境で主要な精神疾患の分類精度を示してきた一方、LLM支援の臨床意思決定サポートが専門臨床医と同等だったのは、1つの特定の構造化ベンチマーク課題に限られた。

Morgadoは、このベンチマーク結果を自由度の高い臨床現場へ一般化すべきではないと警告している。論文によれば、神経画像に基づく精神医学のAIモデルの大半は高いバイアスリスクを抱え、外部検証はまれで、実臨床での効果を示す証拠も乏しい。

論文は、大手テクノロジー企業がセンシティブなメンタルヘルスデータのリポジトリを握る度合いを強めており、データガバナンス、商業利用、説明責任、長期的な行動監視をめぐる疑問を生んでいると指摘した。Morgadoは、正常性の統計的定義が、歴史的に不安定で文化に左右される考え方を医療上の基準に変え、人間の多様性を病理化する結果につながり得ると主張した。

Pedro Morgadoは、Frontiers in Behavioral Neuroscienceに掲載された2026年の展望論文で、人工知能が診断、リスク予測、デジタル表現型解析（端末データから行動を測定する手法）、治療の個別化を通じて精神医学を変えつつあると論じた。機械学習モデルは、内部検証された研究環境で主要な精神疾患の分類精度を示してきた一方、LLM支援の臨床意思決定サポートが専門臨床医と同等だったのは、1つの特定の構造化ベンチマーク課題に限られた。

Morgadoは、このベンチマーク結果を自由度の高い臨床現場へ一般化すべきではないと警告している。論文によれば、神経画像に基づく精神医学のAIモデルの大半は高いバイアスリスクを抱え、外部検証はまれで、実臨床での効果を示す証拠も乏しい。

論文は、大手テクノロジー企業がセンシティブなメンタルヘルスデータのリポジトリを握る度合いを強めており、データガバナンス、商業利用、説明責任、長期的な行動監視をめぐる疑問を生んでいると指摘した。Morgadoは、正常性の統計的定義が、歴史的に不安定で文化に左右される考え方を医療上の基準に変え、人間の多様性を病理化する結果につながり得ると主張した。