कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानसिक स्वास्थ्य देखभाल में सुधार कर सकती है और कर्मचारियों की कमी की भरपाई कर सकती है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानसिक स्वास्थ्य देखभाल में सुधार कर सकती है, इसे अधिक प्रभावी बना सकती है, साथ ही साथ अगले दशक के दौरान मानसिक स्वास्थ्य क्षेत्र पर प्रभाव डालने के लिए तैयार कर्मचारियों के मुद्दों को भी संबोधित कर सकती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता संभावित रूप से डेटा से जटिल पैटर्न का पता लगा सकती है, जिन पैटर्न को प्रशिक्षित मनोचिकित्सक और चिकित्सक भी देखने में कठिनाई महसूस कर सकते हैं। इसके अलावा, टाइम द्वारा रिपोर्ट के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानसिक स्वास्थ्य देखभाल कर्मचारियों में महत्वपूर्ण कमी की भरपाई करने में मदद कर सकती है, रोगियों को क्लिनिक के साथ बिताए गए समय के बाहर समर्थन प्रदान कर सकती है।

अगले पांच वर्षों के दौरान, यह अनुमान लगाया गया है कि अमेरिकी मानसिक स्वास्थ्य प्रणाली में लगभग 15,600 मनोचिकित्सकों की कमी हो सकती है, जैसा कि राष्ट्रीय परिषद द्वारा प्रकाशित एक अध्ययन में कहा गया है। इसका अर्थ है कि चिकित्सकों और अन्य मानसिक स्वास्थ्य पेशेवरों का समय और संसाधन पतला हो जाएगा। ngay अब, चिकित्सक आमतौर पर अपने रोगियों के साथ बहुत अधिक समय नहीं बिताते हैं, कभी-कभी एक रोगी को केवल हर कुछ महीनों में एक बार देखते हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने हाल ही में चिकित्सा क्षेत्र में महत्वपूर्ण योगदान दिया है, निदान की सटीकता में सुधार किया है, कंप्यूटर दृष्टि का उपयोग करके चिकित्सा छवियों में अस्पष्ट पैटर्न का पता लगाया है, और रोगियों के लिए बेहतर उपचार योजनाओं को डिज़ाइन किया है। मानसिक स्वास्थ्य देखभाल और शारीरिक स्वास्थ्य देखभाल के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर यह है कि इसके लिए रोगियों का निदान और उपचार करने के लिए उच्च स्तर की धारणा और भावनात्मक बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होती है, लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता अभी भी इस क्षेत्र पर एक लाभकारी प्रभाव डाल सकती है। डेटा का विश्लेषण करने और पैटर्न निकालने की मशीन लर्निंग की शक्ति, जिनमें से वे इतने भ्रमित और सूक्ष्म हैं कि मानव उन्हें देखने में कठिनाई महसूस कर सकते हैं, मानसिक स्वास्थ्य पेशेवरों को अपने रोगियों का इलाज करने और समर्थन करने में मदद कर सकती है।

उन्नत डेटा विश्लेषण तकनीकें कुछ मानसिक स्वास्थ्य स्थितियों जैसे द्विध्रुवी रोग के निदान में सुधार कर सकती हैं, और जितनी जल्दी निदान किया जा सकता है, उतनी ही जल्दी रोगियों को उचित उपचार पाठ्यक्रम पर रखा जा सकता है। इसके अलावा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिकित्सकों को अन्य तरीकों से मदद कर सकती है, जैसे कि डॉक्टरों को अपने रोगियों के साथ दूरस्थ रूप से बातचीत करने की अनुमति देना या स्वचालित रूप से डेटा एकत्र करना और विश्लेषण करना जो उपचार योजनाओं को अद्यतन करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।

वर्तमान में, कुछ अनुप्रयोग हैं जो मानसिक स्वास्थ्य स्थितियों वाले लोगों का समर्थन करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लाभ उठाते हैं। वोबोट, उदाहरण के लिए, एक चैटबॉट है जो संज्ञानात्मक व्यवहार चिकित्सा से प्राप्त सिद्धांतों का उपयोग करके लोगों को अपने मूड को ट्रैक करने और विचार पैटर्न को प्रबंधित करने में मदद करता है। आने वाले वर्षों में मानसिक स्वास्थ्य क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अधिक परिष्कृत अनुप्रयोग देखे जा सकते हैं। जैसा कि सिनसिनाटी मेडिकल सेंटर में एक मनोचिकित्सक डॉ हेनरी नसरल्लाह टाइम को बताया, रोगी की मानसिक स्वास्थ्य स्थिति का अनुमान लगाने के लिए तरीके हैं, जैसे कि अवसाद के साथ अक्सर भाषण प्रभाव की कमी का संबंध होता है, या विच्छिन्न शब्द का उपयोग सिज़ोफ्रेनिया से जुड़ा होता है।

चिकित्सक अक्सर निदान के लिए इन भाषण पैटर्न का उपयोग करते हैं, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम संभावित रूप से ऐसे पैटर्न पर ध्यान दे सकते हैं जो इतने सूक्ष्म हैं कि लोग उन्हें नहीं खोज पाएंगे। हाल ही में, पीटर फोल्ट्ज, कोलोराडो बोल्डर विश्वविद्यालय में एक अनुसंधान प्रोफेसर, और उनके सहयोगियों ने एक ऐप बनाया जिसमें रोगियों को विभिन्न मौखिक अभ्यासों से गुजरना पड़ता है, जो उनके स्वर और भावनाओं के बारे में डेटा एकत्र करता है क्योंकि वे अपनी भावनात्मक स्थिति और कहानियों के बारे में प्रश्नों का उत्तर देते हैं। यह डेटा तब एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली द्वारा विश्लेषण किया जाता है जो क्लिप की तुलना एक बड़े रोगी आबादी से करता है ताकि संभावित मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं का पता लगाया जा सके। जब इसे 225 व्यक्तियों की आबादी पर दो अलग-अलग स्थानों पर परीक्षण किया गया, तो ऐप ने मानसिक स्वास्थ्य विकारों या संकट के लक्षणों का पता लगाने में चिकित्सकों के रूप में कम से कम अच्छा प्रदर्शन किया। इसी तरह की पैटर्न मान्यता लिखित भाषा के साथ भी की जा सकती है, शब्द चयन और शब्द के उपयोग के क्रम का विश्लेषण करके।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित मानसिक स्वास्थ्य निदान उपकरण बनाने के लिए कुछ उल्लेखनीय रोडब्लॉक हैं। सबसे बड़ी समस्याओं में से एक यह है कि चिकित्सक और मनोचिकित्सक स्वयं अक्सर निदान के लिए आवश्यक मानदंडों पर सहमत नहीं होते हैं, जैसे कि अवसाद जैसी बीमारियां विभिन्न पैमानों और मानदंडों पर आधारित होती हैं। रोगी-रिपोर्टेड डेटा की संदिग्ध विश्वसनीयता जैसी अन्य समस्याएं भी नैदानिक ​​कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों को डिज़ाइन करने के प्रयासों को बाधित कर सकती हैं। यहां तक ​​कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मानसिक स्वास्थ्य शोधकर्ता भी जोर देते हैं कि उनके उपकरण मानव मनोचिकित्सकों को प्रतिस्थापित नहीं करने के लिए हैं और अपनी सीमाओं को स्वीकार करते हैं। हालांकि, जैसे ही डेटा संग्रह बेहतर होता है और मॉडल अधिक परिष्कृत होते हैं, मानसिक स्वास्थ्य निदान कृत्रिम बुद्धिमत्ता की विश्वसनीयता बढ़ सकती है। अंत में, चिकित्सकों को समय बिताने वाली कई समय लेने वाली प्रक्रियाओं को स्वचालित करके, कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानसिक स्वास्थ्य प्रदाताओं को अपने रोगियों के साथ अधिक समय बिताने की अनुमति दे सकती है, जो अपने आप में एक योग्य लक्ष्य है।