Tekoäly voi parantaa mielenterveydenhuoltoa ja korvata puutteita henkilöstössä

Teckoäly voi auttaa parantamaan mielenterveydenhuoltoa, tehdä siitä tehokkaampaa ja ratkaista henkilöstöongelmia, jotka vaikuttavat mielenterveydenhuoltoon seuraavan vuosikymmenen aikana. Tekoäly voi mahdollisesti johtaa monimutkaisia malleja tietojen avulla, malleja, joita koulutetut psykiatrit ja kliinikot vaikeasti näkevät. Lisäksi, kuten Time raportoi, tekoäly voi auttaa korvaamaan kriittisiä puutteita mielenterveydenhuollon työntekijöissä, antaen potilaille tukea ulkopuolella klinikoita.

Seuraavan viiden vuoden aikana on arvioitu, että Yhdysvaltain mielenterveydenhuoltojärjestelmä voi joutua puutteeseen noin 15600 psykiatrin, National Council for Behavioral Healthin julkaiseman tutkimuksen mukaan. Tämä tarkoittaa, että kliinikoiden ja muiden mielenterveydenhuollon ammattilaisten aika ja resurssit tulevat olemaan ohuella. Jo nyt kliinikot eivät viettäisi paljon aikaa potilaidensa kanssa, usein nähdessään potilaan vain kerran joka muutama kuukausi.

Teckoäly on viime aikoina tehnyt suuria panostuksia lääketieteelliseen alaan, parantamalla diagnoosin tarkkuutta, käyttäen tietokoneen näköaistia löytämään epäselviä malleja lääketieteellisistä kuvista ja suunnittelemalla parempia hoidon suunnitelmia potilaille. Yksi tapa, jolla mielenterveydenhuolto eroaa fyysisestä terveydenhuollosta, on se, että se vaatii korkean tason havainnointia ja emotionaalista älykkyyttä diagnosoidakseen ja hoitamaan potilaita, mutta tekoäly voi silti vaikuttaa myönteisesti alaan. Konenoppimisen voima analyysissä ja mallien etsimisessä, mukaan lukien ne, jotka ovat niin hämäriä ja hienovaraisia, että ihmiset vaikeasti huomaavat/tulkkaavat, voi auttaa mielenterveydenhuollon ammattilaisia hoitamaan ja tukea potilaitaan.

Edistyneet data-analyysimenetelmät voivat parantaa tietyn mielenterveyden häiriöiden diagnoosia kuten bipolaarista tautia, ja nopeamman diagnoosin myötä potilaat voivat saada oikean hoidon nopeammin. Lisäksi tekoäly voi auttaa kliinikoita monin muin tavoin, kuten antamalla lääkäreille mahdollisuuden keskustella potilaidensa kanssa etäyhteyden kautta tai keräämällä ja analysoimalla tietoja, joita voidaan käyttää hoidon suunnitelman päivittämiseen.

Tällä hetkellä on jo sovelluksia, jotka hyödyntävät tekoälyä mielenterveyden häiriöistä kärsivien tukemiseen. Woebot on esimerkiksi chatbot, joka käyttää kognitiivisen käyttäytymisterapian periaatteita auttamaan ihmisiä seuraamaan mielialojaan ja hallitsemaan ajatusmallejaan. Tulevat vuodet voivat nähdä paljon monimutkaisempia tekoälyn sovelluksia mielenterveydenhuollossa. Kuten Tohtori Henry Nasrallah, psykiatri Cincinnatin yliopiston lääketieteellisessä keskuksessa selitti Time-lehdelle, on menetelmiä, joilla voidaan arvioida potilaan mielenterveyden tilaa, kuten puheen ilmeen puute, joka usein liittyy masennukseen, tai sanojen sekavuus, joka liittyy skitsofreniaan.

Kliinikot käyttävät usein näitä puheen malleja diagnosoidakseen potilaita, ja tekoälyalgoritmit voivat mahdollisesti havaita malleja, jotka ovat niin hienovaraisia, ettei ihmiset huomaa niitä. Viime aikoina Peter Foltz, tutkimusprofessori Coloradon yliopistossa Boulderissa, ja hänen kollegansa loivat sovelluksen, jossa potilaat suorittavat erilaisia puheharjoituksia, keräämällä tietoja heidän sävystään ja tunteistaan, kun he vastaavat kysymyksiin tunteistaan ja kertovat tarinoita. Tiedot analyysoidaan sitten tekoälyjärjestelmällä, joka vertaa ääninäytteitä suuremmasta potilasväestöstä löytääkseen mahdollisia mielenterveyden ongelmia. Kun sovellus testattiin 225 henkilön joukossa kahdessa eri paikassa, se toimi vähintään yhtä hyvin kuin kliinikot mielenterveyden häiriöiden tai ahdistuksen oireiden havaitsemisessa. Vastaava mallintunnistus voidaan tehdä myös kirjoitetusta kielestä, analysoimalla sanavalintoja ja sanajärjestystä.

On joitakin merkittäviä esteitä tekoälypohjaisten mielenterveyden diagnostiikkatyökalujen luomiselle. Yksi suurimmista ongelmista on, että kliinikot ja psykiatrit itse usein erimielisiä siitä, mitkä kriteerit ovat tarpeen diagnoosin tekemiseen, kuten masennus, joka perustuu useisiin asteikkoihin ja kriteereihin. Muita ongelmia, kuten epäluotettava potilaiden ilmoittama data, voivat myös haitata tekoälydiagnostiikkatyökalujen suunnittelua. Jopa tekoäly- ja mielenterveyden tutkijat itse korostavat, että heidän työkalunsa eivät ole tarkoitettu korvaamaan ihmisiä psykiatreja ja tunnustavat heidän rajoituksensa. Kuitenkin, kun datakeräys paranee ja mallit kehittyvät, mielenterveyden diagnostiikkaan käytettävien tekoälyjen luotettavuus voi lisääntyä. Lopulta, automatisoimalla monia aikaa vieviä prosesseja, joita kliinikoiden on käsiteltävä, tekoäly voi antaa mielenterveydenhuollon tarjoajille enemmän aikaa potilaidensa kanssa, mikä on itsessään arvokas tavoite.