Η Τεχνητή Νοημοσύνη Μπορεί Να Βελτιώσει την Περίθαλψη της Ψυχικής Υγείας και Να Αντιμετωπίσει την Ελλειπή Προσωπικού

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην βελτίωση της περίθαλψης της ψυχικής υγείας, καθιστώντας την πιο αποτελεσματική, καθώς και στην αντιμετώπιση των προβλημάτων προσωπικού που είναι πιθανό να επηρεάσουν το πεδίο της ψυχικής υγείας κατά τη διάρκεια της επόμενης δεκαετίας. Η ΤΝ μπορεί να εξαγάγει复잡ές μοτίβα από δεδομένα, μοτίβα τα οποία ακόμη και εκπαιδευμένοι ψυχίατροι και κλινικοί γιατροί έχουν δυσκολία να δουν. Επιπλέον, όπως αναφέρθηκε από το Time, η ΤΝ μπορεί να βοηθήσει στην αντιμετώπιση των κρίσιμων ελλειπών στην περίθαλψη της ψυχικής υγείας, δίνοντας υποστήριξη στους ασθενείς εκτός του χρόνου που περνούν με einen κλινικό γιατρό.

Κατά τη διάρκεια των επόμενων πέντε ετών, προβλέπεται ότι το σύστημα ψυχικής υγείας των ΗΠΑ μπορεί να λείψει περίπου 15.600 ψυχιάτρους, σύμφωνα με μια μελέτη που δημοσιεύθηκε από το Εθνικό Συμβούλιο για την Συμπεριφορική Υγεία. Αυτό σημαίνει ότι ο χρόνος και οι πόρων των κλινικών γιατρών και άλλων επαγγελματιών της ψυχικής υγείας θα είναι διασκορπισμένοι. Ακόμη και τώρα, οι κλινικοί γιατροί συνήθως δεν περνούν πολύ χρόνο με τους ασθενείς,偶ικά βλέποντας έναν ασθενή μόνο μια φορά κάθε λίγους μήνες.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει κάνει πρόσφατα τεράστιες συνεισφορές στο ιατρικό πεδίο, βελτιώνοντας την ακρίβεια της διάγνωσης, χρησιμοποιώντας την υπολογιστική όραση για να βρει απώλεια μοτίβα σε ιατρικές εικόνες και σχεδιάζοντας καλύτερα σχέδια θεραπείας για τους ασθενείς. Ένας από τους τρόπους με τους οποίους η ψυχική υγεία διαφέρει από την σωματική υγεία είναι ότι απαιτεί υψηλό επίπεδο αντίληψης και συναισθηματικής νοημοσύνης για τη διάγνωση και τη θεραπεία των ασθενών, αλλά η ΤΝ μπορεί ακόμη να έχει einen ευεργετικό αποτέλεσμα στο πεδίο. Η δύναμη της μηχανικής μάθησης για την ανάλυση δεδομένων και την εξαγωγή μοτίβων, συμπεριλαμβανομένων εκείνων που είναι τόσο συγχυσμένοι και λεπτοί που οι άνθρωποι τους βρουν δύσκολο να τους ερμηνεύσουν, μπορεί να βοηθήσει τους επαγγελματίες της ψυχικής υγείας να θεραπεύσουν και να υποστηρίξουν τους ασθενείς.

Συνοδευτικές τεχνικές ανάλυσης δεδομένων μπορούν να βελτιώσουν τη διάγνωση ορισμένων καταστάσεων ψυχικής υγείας όπως η διπολική νόσος, και η ταχύτερη διάγνωση σημαίνει ότι οι ασθενείς μπορούν να τοποθετηθούν στη σωστή πορεία θεραπείας πιο γρήγορα. Πέρα από αυτό, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τους κλινικούς γιατρούς με άλλους τρόπους, όπως να τους επιτρέψει να αλληλεπιδρούν με τους ασθενείς τους από απόσταση ή να συλλέγουν και να αναλύουν αυτόματα δεδομένα που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ενημέρωση των σχεδίων θεραπείας.

Τώρα, υπάρχουν ορισμένες εφαρμογές που χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για την υποστήριξη των ατόμων με καταστάσεις ψυχικής υγείας. Το Woebot, για παράδειγμα, είναι ένας chatbot που χρησιμοποιεί αρχές που προέρχονται από την γνωστική-συμπεριφορική θεραπεία για να βοηθήσει τους ανθρώπους να παρακολουθούν τις διάθεσές τους και να διαχειρίζονται τα μοτίβα σκέψης. Τα επόμενα χρόνια μπορεί να δούμε πολύ πιο σύνθετες εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στο πεδίο της ψυχικής υγείας. Όπως ο Δρ. Henry Nasrallah, ψυχίατρος στο Πανεπιστημιακό Ιατρικό Κέντρο του Cincinnati εξήγησε στο Time, υπάρχουν μεθόδους που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για ναinfer την κατάσταση ψυχικής υγείας ενός ασθενή, όπως η έλλειψη επίδρασης ομιλίας που συσχετίζεται συχνά με την κατάθλιψη, ή η διαταραχή της χρήσης των λέξεων που συνδέεται με τη σχιζοφρένεια.

Οι κλινικοί γιατροί συχνά χρησιμοποιούν μοτίβα ομιλίας όπως αυτά για τη διάγνωση ασθενών, και οι αλγόριθμοι ΤΝ μπορούν να πιάσουν μοτίβα τόσο λεπτά που οι άνθρωποι δεν θα τα ανακαλύψουν. Πρόσφατα, ο Peter Foltz, ερευνητικός καθηγητής στο Πανεπιστήμιο του Colorado Boulder, και οι συνεργάτες του δημιούργησαν μια εφαρμογή που έχει τους ασθενείς να υποβληθούν σε διάφορες ομιλίες, συλλέγοντας δεδομένα σχετικά με τον τόνο και τις προθέσεις τους καθώς απαντούν σε ερωτήσεις σχετικά με την эмоциональ τους κατάσταση και μοιράζονται ιστορίες. Αυτά τα δεδομένα αναλύονται από ένα σύστημα ΤΝ που συγκρίνει τα κλιπ με ήχους από ένα μεγαλύτερο πληθυσμό ασθενών για να ανακαλύψει πιθανές καταστάσεις ψυχικής υγείας. Όταν δοκιμάστηκε σε ένα πληθυσμό 225 ατόμων σε δύο διαφορετικές τοποθεσίες, η εφαρμογή εκτελέστηκε τουλάχιστον τόσο καλά όσο οι κλινικοί γιατροί στην ανίχνευση συμπτωμάτων καταστάσεων ψυχικής υγείας ή δυσφορίας. Παρόμοια αναγνώριση μοτίβων μπορεί επίσης να γίνει με γραπτή γλώσσα, αναλύοντας την επιλογή λέξεων και τη σειρά χρήσης λέξεων.

Υπάρχουν ορισμένα σημαντικά εμπόδια στη δημιουργία εργαλείων διάγνωσης ψυχικής υγείας με βάση την ΤΝ. Ένα από τα μεγαλύτερα προβλήματα είναι ότι οι κλινικοί γιατροί και οι ψυχίατροι συχνά δεν συμφωνούν σχετικά με τα κριτήρια που απαιτούνται για τη διάγνωση, με ασθένειες όπως η κατάθλιψη που βασίζονται σε eine ποικιλία κλιμάκων και κριτηρίων. Άλλα προβλήματα, όπως η αμφισβήτηση της αξιοπιστίας των δεδομένων που αναφέρουν οι ασθενείς, θα μπορούσαν επίσης να εμποδίσουν τις προσπάθειες για τη σχεδίαση διαγνωστικών εργαλείων ΤΝ. Ακόμη και οι ερευνητές ΤΝ και ψυχικής υγείας τονίζουν ότι τα εργαλεία τους δεν προορίζονται για να αντικαταστήσουν τους ανθρώπινους ψυχιάτρους και αναγνωρίζουν τους περιορισμούς τους. Ωστόσο, καθώς η συλλογή δεδομένων γίνεται καλύτερη και τα μοντέλα γίνονται πιο σύνθετα, η αξιοπιστία των διαγνωστικών εργαλείων ψυχικής υγείας ΤΝ μπορεί να αυξηθεί. Τέλος, αυτοματοποιώντας πολλές από τις χρονοβόρες διαδικασίες που οι κλινικοί γιατροί πρέπει να αντιμετωπίσουν, η ΤΝ μπορεί να επιτρέψει στους παρόχους ψυχικής υγείας να περνούν περισσότερο χρόνο με τους ασθενείς, ένα αξιοθάλασσο στόχο από μόνο του.