헬스케어
연구자들은 조울증을 감지하고 치료하기 위해 AI를 사용하기를 목표로 한다
최근 Michigan Daily와의 인터뷰에서 인공 지능의 두 교수인 Melvin McInnis와 Emily Provost는 AI가 조울증으로 고통받는 사람들을 어떻게 도와줄 수 있는지 설명했다.
McInnis는 조울증과 우울증의 교수이며 30년 이상 이러한 조건에 대해 연구해왔다. 한편, Provost는 컴퓨터 과학 및 전기 공학의 부교수이다. Michigan Daily에 따르면 두 연구자는 최근 미시간 주 앤 아버에서 “인공 지능, 개인화 기술, 정신 건강”이라는 제목의 강연을 했다.
McInnis와 Provost는 조울증 환자를 진단하는 데 도움이 될 수 있는 AI를 만들기 위해 목표를 설정했다. McInnis는 조울증의 증상 중 하나는 말 패턴이라고 설명했다. AI는 미묘한 말 패턴의 변화를 인식하고 조울증의 진단을 촉진할 수 있다. McInnis는 말에서 심리학적 마커를 감지할 수 있는 시스템은 임박한 에피소드에 대한 경고를 보내는 초기 경보 앱을 만들기 위해 사용될 수 있다고 설명했다.
조울증을 앓는 사람들의 친척들은 임박한 조울증 에피소드의 징후가 AI에 의해 감지되면通知되므로 하루를 편안하게 보낼 수 있다. 한편, 시스템은 조울증 환자가 더 많은 독립성을 얻고 가능한 조울증 에피소드에 대해 즉시 도움을 받을 수 있도록 할 수 있다.
“당신의 기기는 경고를 보내고 ‘곧 의사와 이야기해야 할 수도 있다’고 말할 수 있다. 이 정보를 당신의 치료 팀, 지원 네트워크와 공유할 수 있으므로 당신을 더 오래 건강하게 유지하는 데 도움이 되는 팀의 일부가 될 수 있다.”
정신 질환의 징후를 감지하는 시스템을 구현할 때 주요 도전은 세계 각지의 문화적 차이가 증상과 징후를 나타내는 방식에 영향을 미칠 수 있다는 것이다. 다른 문화에는 “정상”의 기준이 다를 것이다. 그러나 올바른 훈련 데이터가 주어지면 AI 기반 진단 시스템은 이러한 차이를 보상할 수 있다.
McInnis와 Provost가 하는 작업은 생명을 구할 수 있다. 발달하는 정신 건강 위기의 징후를 포착하면 자살 시도를 예방할 수 있다. McKinnis는 자신이 일하는 조울증 환자 중 약 20%가 자살을 시도한다는 것을 인정한다.
다른 연구자들도 조울증의 진단과 치료를 개선하기 위해 AI를 사용하는 것을 실험하고 있다. ZDNet은 최근에 조울증과 우울증의 진단률을 개선할 수 있는 AI를 사용하는 게임을 만들었다고 보고했다. Dezfouli에 따르면, 현재 조울증을 우울증으로 잘못 진단할 가능성이 약 60% 있지만 기계 학습 알고리즘을 사용하면 진단률을 개선할 수 있다.
Dezfouli와 다른 사람들은 조울증을 예측하는 데 사용되는 지표를 모니터링하는 게임을 설계했다. 이러한 지표는 훈련된 임상가에게 해석하기 어려울 수 있지만 데이터를 분석하는 데 사용되는 기계 학습 알고리즘은 잘못된 진단률을 20%에서 40% 사이로 줄였다.
한편, SilverCloud Health와 Microsoft 는 협력하여 사람들이 온라인에서 더 나은 정신 건강 관리를 받을 수 있도록 하고 있다. SilverCloud는 현재 세계에서 가장 큰 실제 사용자 기반을 보유한 디지털 정신 건강 플랫폼이다. SilverCloud는 효율적인 방식으로 정신 건강 자원을 제공하고患者에게 임상 서비스를 합리적인 가격에 제공하는 증거 기반 정신 건강 서비스라고 설명한다.
Microsoft 는 협력하여 SilverCloud Health의 서비스 사용자를 위해 개인화된 정신 건강 관리를 제공할 수 있도록 기계 학습과 AI 알고리즘을 사용할 계획이다. SilverCloud의 플랫폼에서 사용되는 알고리즘은 정신 건강 상태를 앓는 사람들에게 조기 개입을 가능하게 할 수 있다.
