स्वास्थ्य
मानसिक स्वास्थ्य देखभाल में सुधार और कर्मचारियों की कमी को पूरा करने में एआई की भूमिका
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आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस मानसिक स्वास्थ्य देखभाल में सुधार कर सकता है, इसे अधिक प्रभावी बना सकता है, साथ ही साथ अगले दशक में मानसिक स्वास्थ्य क्षेत्र पर प्रभाव डालने वाले कर्मचारियों के मुद्दों को भी हल कर सकता है। एआई जटिल पैटर्न को डेटा से निकाल सकता है, जो पैटर्न प्रशिक्षित मनोचिकित्सकों और चिकित्सकों के लिए भी देखना मुश्किल है। इसके अलावा, टाइम की रिपोर्ट के अनुसार, एआई मानसिक स्वास्थ्य देखभाल कर्मचारियों की महत्वपूर्ण कमी को पूरा करने में मदद कर सकता है, जिससे रोगियों को चिकित्सक के साथ बिताए गए समय के अलावा भी समर्थन मिल सके।
अगले पांच वर्षों में, यह अनुमान लगाया गया है कि अमेरिकी मानसिक स्वास्थ्य प्रणाली में लगभग 15600 मनोचिकित्सकों की कमी हो सकती है, जो राष्ट्रीय परिषद द्वारा प्रकाशित एक अध्ययन के अनुसार है। इसका मतलब है कि चिकित्सकों और अन्य मानसिक स्वास्थ्य पेशेवरों का समय और संसाधन पतला हो जाएगा। अभी भी, चिकित्सक आमतौर पर अपने रोगियों के साथ बहुत अधिक समय नहीं बिताते हैं, कभी-कभी एक रोगी को केवल एक बार दो-तीन महीने में देखते हैं।
आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस 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 को खोजा है, और रोगियों के लिए बेहतर उपचार योजनाएं तैयार की हैं। मानसिक स्वास्थ्य देखभाल और शारीरिक स्वास्थ्य देखभाल के बीच एक अंतर यह है कि यह उच्च स्तर की धारणा और भावनात्मक बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होती है ताकि रोगियों का निदान और उपचार किया जा सके, लेकिन एआई इस क्षेत्र पर भी सकारात्मक प्रभाव डाल सकता है। डेटा का विश्लेषण करने और पैटर्न निकालने की मशीन लर्निंग की शक्ति, जिनमें से कुछ इतने जटिल और सूक्ष्म होते हैं कि मनुष्यों के लिए उन्हें देखना और व्याख्या करना मुश्किल होता है, मानसिक स्वास्थ्य पेशेवरों को अपने रोगियों का इलाज और समर्थन करने में मदद कर सकती है।
उन्नत डेटा विश्लेषण तकनीकें कुछ मानसिक स्वास्थ्य स्थितियों के निदान में सुधार कर सकती हैं, जैसे कि बाइपोलर रोग, और जितनी जल्दी निदान किया जाता है, उतनी ही जल्दी रोगियों को उचित उपचार पाठ्यक्रम पर रखा जा सकता है। इसके अलावा, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस चिकित्सकों को अन्य तरीकों से भी मदद कर सकता 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 आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का लाभ उठाते हैं। वोबोट, उदाहरण के लिए, एक चैटबॉट है जो संज्ञानात्मक व्यवहार थेरेपी 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 आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के अधिक जटिल अनुप्रयोग देखे जा सकते हैं। जैसा कि सिनसिनाटी मेडिकल सेंटर के मनोचिकित्सक डॉ. हेनरी नसरल्लाह ने टाइम को बताया, रोगी की मानसिक स्वास्थ्य स्थिति का अनुमान लगाने के तरीके हैं, जैसे कि भाषण प्रभाव की कमी अक्सर अवसाद से जुड़ी होती है, या असंबद्ध शब्दों का उपयोग सिज़ोफ्रेनिया से जुड़ा होता है।
चिकित्सक अक्सर रोगियों का निदान करने के लिए इस तरह के भाषण पैटर्न का उपयोग करते हैं, और एआई एल्गोरिदम ऐसे पैटर्न पर ध्यान दे सकते हैं जो इतने सूक्ष्म होते हैं कि लोग उन्हें नहीं देख पाते हैं। हाल ही में, पीटर फोल्ट्ज, कोलोराडो बोल्डर विश्वविद्यालय में एक अनुसंधान प्रोफेसर, और उनके सहयोगियों ने एक ऐप बनाया है जिसमें रोगियों को विभिन्न मौखिक अभ्यासों से गुजरना पड़ता है, जिसमें उनके स्वर और भावनाओं के बारे में डेटा एकत्र किया जाता है क्योंकि वे अपनी भावनात्मक स्थिति और कहानियों के बारे में प्रश्नों का उत्तर देते हैं। यह डेटा तब एक एआई सिस्टम द्वारा विश्लेषण किया जाता है जो क्लिप की तुलना एक बड़े रोगी आबादी से करता है ताकि संभावित मानसिक स्वास्थ्य मुद्दों का पता लगाया जा सके। जब इसे 225 व्यक्तियों पर दो अलग-अलग स्थानों पर परीक्षण किया गया, तो ऐप ने मानसिक स्वास्थ्य विकारों या तनाव के लक्षणों का पता लगाने में चिकित्सकों के रूप में अच्छा प्रदर्शन किया। इसी तरह की पैटर्न पहचान लिखित भाषा के साथ भी की जा सकती है, शब्द चयन और शब्द उपयोग के क्रम का विश्लेषण करते हुए।
एआई-आधारित मानसिक स्वास्थ्य निदान उपकरण बनाने में कुछ उल्लेखनीय बाधाएं हैं। सबसे बड़ी समस्याओं में से एक यह है कि चिकित्सक और मनोचिकित्सक स्वयं यह तय करने में असहमत हैं कि निदान करने के लिए क्या मानदंड आवश्यक है, जैसे कि अवसाद जो विभिन्न पैमानों और मानदंडों पर आधारित है। रोगी-रिपोर्टेड डेटा की संदिग्ध विश्वसनीयता जैसी अन्य समस्याएं भी निदानिक एआई उपकरणों को डिज़ाइन करने के प्रयासों को बाधित कर सकती हैं। एआई और मानसिक स्वास्थ्य शोधकर्ता स्वयं यह भी स्वीकार करते हैं कि उनके उपकरण मानव मनोचिकित्सकों को बदलने के लिए नहीं हैं और उनकी सीमाओं को स्वीकार करते हैं। हालांकि, जैसे-जैसे डेटा संग्रह बेहतर होता जाता है और मॉडल अधिक परिष्कृत होते जाते हैं, मानसिक स्वास्थ्य निदान एआई की विश्वसनीयता बढ़ सकती है। अंत में, चिकित्सकों के साथ जुड़ने वाली कई समय लेने वाली प्रक्रियाओं को स्वचालित करके, एआई मानसिक स्वास्थ्य प्रदाताओं को अपने रोगियों के साथ अधिक समय बिताने की अनुमति दे सकता है, जो एक स्वयं में एक योग्य लक्ष्य है।
