Kecerdasan Buatan Dapat Meningkatkan Perawatan Kesehatan Mental dan Mengatasi Kekurangan Tenaga

Kecerdasan buatan dapat membantu meningkatkan perawatan kesehatan mental, membuatnya lebih efektif, serta mengatasi masalah kekurangan tenaga yang akan memengaruhi bidang kesehatan mental dalam dekade mendatang. Kecerdasan buatan dapat memperoleh pola kompleks dari data, pola yang bahkan psikiater dan klinisi terlatih memiliki kesulitan melihatnya. Selain itu, seperti dilaporkan oleh Time, kecerdasan buatan dapat membantu mengatasi kekurangan tenaga kesehatan mental yang kritis, memberikan dukungan kepada pasien di luar waktu yang dihabiskan dengan seorang klinisi.

Di masa lima tahun mendatang, diperkirakan bahwa sistem kesehatan mental AS akan kekurangan sekitar 15.600 psikiater, menurut sebuah studi yang diterbitkan oleh Dewan Nasional untuk Kesehatan Perilaku. Ini berarti bahwa waktu dan sumber daya klinisi dan profesional kesehatan mental lainnya akan tersebar tipis. Bahkan sekarang, klinisi biasanya tidak menghabiskan banyak waktu dengan pasien mereka, terkadang hanya melihat pasien sekali setiap beberapa bulan.

Kecerdasan buatan baru-baru ini telah membuat kontribusi besar pada bidang medis, meningkatkan akurasi diagnosis, menggunakan penglihatan komputer untuk menemukan pola yang tidak jelas dalam gambar medis, dan merancang rencana perawatan yang lebih baik untuk pasien. Salah satu cara kesehatan mental berbeda dari perawatan kesehatan fisik adalah bahwa kesehatan mental memerlukan tingkat persepsi dan kecerdasan emosional yang tinggi untuk mendiagnosis dan merawat pasien, tetapi kecerdasan buatan masih dapat memiliki efek yang menguntungkan pada bidang ini. Kekuatan pembelajaran mesin untuk menganalisis data dan mengekstrak pola, termasuk pola yang sangat membingungkan dan halus sehingga manusia sulit melihatnya, dapat membantu profesional kesehatan mental merawat dan mendukung pasien mereka.

Teknik analisis data yang canggih dapat meningkatkan diagnosis kondisi kesehatan mental tertentu seperti penyakit bipolar, dan semakin cepat diagnosis, semakin cepat pasien dapat ditempatkan pada jalur perawatan yang tepat. Di luar itu, kecerdasan buatan dapat membantu klinisi dengan cara lain, seperti memungkinkan dokter berinteraksi dengan pasien mereka secara remote atau secara otomatis mengumpulkan dan menganalisis data yang dapat digunakan untuk memperbarui rencana perawatan.

Saat ini, ada beberapa aplikasi yang menggunakan kecerdasan buatan untuk mendukung orang-orang dengan kondisi kesehatan mental. Woebot, misalnya, adalah chatbot yang menggunakan prinsip-prinsip yang berasal dari terapi perilaku kognitif untuk membantu orang-orang melacak suasana hati dan mengelola pola pikir. Tahun-tahun mendatang dapat melihat aplikasi kecerdasan buatan yang lebih canggih dalam bidang kesehatan mental. Seperti yang dijelaskan oleh Dr. Henry Nasrallah, seorang psikiater di Pusat Medis Universitas Cincinnati kepada Time, ada metode yang dapat digunakan untuk menginferensi keadaan kesehatan mental pasien, seperti kurangnya afeksi ucapan yang sering terkait dengan depresi, atau dengan penggunaan kata yang tidak teratur yang terkait dengan skizofrenia.

Klinisi sering menggunakan pola ucapan seperti ini untuk mendiagnosis pasien, dan algoritma kecerdasan buatan dapat memungkinkan untuk menangkap pola yang sangat halus sehingga orang tidak akan menemukannya. Baru-baru ini, Peter Foltz, seorang profesor peneliti di Universitas Colorado Boulder, dan rekan-rekannya menciptakan sebuah aplikasi yang membuat pasien menjalani berbagai latihan verbal, mengumpulkan data tentang nada dan afeksi mereka saat menjawab pertanyaan tentang keadaan emosional mereka dan menceritakan kisah. Data ini kemudian dianalisis oleh sistem kecerdasan buatan yang membandingkan klip tersebut dengan cuplikan dari populasi pasien yang lebih besar untuk menemukan masalah kesehatan mental potensial. Ketika diuji pada populasi 225 individu di dua lokasi yang berbeda, aplikasi tersebut berperforma setidaknya sama baiknya dengan klinisi dalam mendeteksi gejala gangguan kesehatan mental atau stres. Pengenalan pola serupa juga dapat dilakukan dengan bahasa tertulis, menganalisis pilihan kata dan urutan kata.

Ada beberapa hambatan yang cukup besar dalam menciptakan alat diagnosis kesehatan mental berbasis kecerdasan buatan. Salah satu masalah terbesar adalah bahwa klinisi dan psikiater sendiri sering tidak setuju tentang kriteria yang dibutuhkan untuk membuat diagnosis, dengan penyakit seperti depresi yang didasarkan pada berbagai skala dan kriteria. Masalah lain seperti keandalan data yang dilaporkan pasien yang dipertanyakan juga dapat menghambat upaya untuk merancang alat diagnosis kecerdasan buatan. Bahkan peneliti kecerdasan buatan dan kesehatan mental sendiri menekankan bahwa alat mereka tidak dimaksudkan untuk menggantikan psikiater manusia dan mengakui keterbatasan mereka. Namun, seiring dengan pengumpulan data yang lebih baik dan model yang lebih canggih, keandalan kecerdasan buatan diagnosis kesehatan mental mungkin meningkat. Akhirnya, dengan mengotomatisasi banyak proses yang memakan waktu yang harus dihadapi oleh klinisi, kecerdasan buatan dapat memungkinkan penyedia layanan kesehatan mental untuk menghabiskan lebih banyak waktu dengan pasien, sebuah tujuan yang patut dicapai.