AI kan de zorg voor geestelijke gezondheid verbeteren en het tekort aan personeel aanvullen

Kunstmatige intelligentie kan helpen om de zorg voor geestelijke gezondheid te verbeteren, waardoor deze effectiever wordt, en tevens de problemen met het personeel aan te pakken die de geestelijke gezondheidszorg de komende tien jaar zullen beïnvloeden. AI kan mogelijk complexe patronen in data afleiden, patronen die zelfs voor getrainde psychiaters en klinische medewerkers moeilijk te zien zijn. Bovendien, zoals gemeld door Time, kan AI helpen om het tekort aan geestelijke gezondheidszorgwerkers aan te vullen, waardoor patiënten ondersteuning krijgen buiten de tijd die ze doorbrengen met een klinisch medewerker.

De komende vijf jaar zal het Amerikaanse systeem voor geestelijke gezondheidszorg mogelijk te maken krijgen met een tekort aan ongeveer 15.600 psychiaters, volgens een onderzoek dat is gepubliceerd door de Nationale Raad voor Gedragsgezondheid. Dit betekent dat de tijd en middelen van klinische medewerkers en andere geestelijke gezondheidsprofessionals dun gespreid zullen worden. Zelfs nu brengen klinische medewerkers meestal niet veel tijd door met hun patiënten, soms zien ze een patiënt maar één keer per paar maanden.

Kunstmatige intelligentie heeft onlangs enorme bijdragen geleverd aan het medische veld, door de nauwkeurigheid van diagnoses te verbeteren, met behulp van computerzicht om obscure patronen in medische beelden te vinden en betere behandelplannen voor patiënten te ontwikkelen. Een van de manieren waarop geestelijke gezondheidszorg zich onderscheidt van fysieke gezondheidszorg is dat het een hoog niveau van perceptie en emotionele intelligentie vereist om patiënten te diagnosticeren en te behandelen, maar AI kan nog steeds een positief effect hebben op het veld. De kracht van machine learning om data te analyseren en patronen te extraheren, inclusief die welke zo verwarrend en subtiel zijn dat mensen ze moeilijk kunnen opmerken/interpreteren, kan helpen om geestelijke gezondheidsprofessionals te ondersteunen bij het behandelen en helpen van hun patiënten.

Geavanceerde data-analysetechnieken kunnen de diagnose van bepaalde geestelijke gezondheidsaandoeningen zoals bipolaire stoornis verbeteren, en hoe sneller de diagnose, hoe sneller patiënten op de juiste behandelingskuur kunnen worden gezet. Bovendien kan kunstmatige intelligentie klinische medewerkers op andere manieren helpen, zoals door artsen in staat te stellen om op afstand met hun patiënten te communiceren of door automatisch data te verzamelen en te analyseren die kunnen worden gebruikt om behandelplannen bij te werken.

Op dit moment zijn er enkele toepassingen die kunstmatige intelligentie gebruiken om mensen met geestelijke gezondheidsaandoeningen te ondersteunen. Woebot, bijvoorbeeld, is een chatbot die principes uit cognitieve gedragstherapie gebruikt om mensen te helpen bij het bijhouden van hun humeur en het beheren van hun gedachtenpatronen. De komende jaren kunnen we veel meer geavanceerde toepassingen van kunstmatige intelligentie in het veld van geestelijke gezondheid zien. Zoals Dr. Henry Nasrallah, een psychiater bij het University of Cincinnati Medical Center aan Time vertelde, zijn er methoden die kunnen worden gebruikt om de geestelijke gezondheidstoestand van een patiënt af te leiden, zoals het ontbreken van spraakgevoel dat vaak samenhangt met depressie, of het gebruik van ongeordende woorden dat in verband staat met schizofrenie.

Klinische medewerkers gebruiken vaak spraakpatronen zoals deze om patiënten te diagnosticeren, en AI-algoritmen kunnen mogelijk patronen opmerken die zo subtiel zijn dat mensen ze niet zullen ontdekken. Onlangs creëerde Peter Foltz, een onderzoeksprofessor aan de University of Colorado Boulder, en zijn collega’s een app die patiënten verschillende verbale oefeningen laat doen, waarbij data over hun toon en gevoelens wordt verzameld terwijl ze vragen over hun emotionele toestand beantwoorden en verhalen vertellen. Deze data wordt vervolgens geanalyseerd door een AI-systeem dat de clips vergelijkt met geluidsfragmenten uit een grotere patiëntpopulatie om potentiële geestelijke gezondheidsproblemen te ontdekken. Toen het op een populatie van 225 individuen op twee verschillende locaties werd getest, presteerde de app minstens zo goed als klinische medewerkers bij het detecteren van symptomen van geestelijke gezondheidsstoornissen of distress. Soortgelijke patroonherkenning kan ook worden gedaan met geschreven taal, door woordkeuze en woordvolgorde te analyseren.

Er zijn een aantal opvallende obstakels voor het creëren van AI-gebaseerde diagnosehulpmiddelen voor geestelijke gezondheid. Een van de grootste problemen is dat klinische medewerkers en psychiaters zelf vaak oneens zijn over de criteria die nodig zijn voor een diagnose, met aandoeningen zoals depressie die zijn gebaseerd op een reeks schalen en criteria. Andere problemen, zoals de twijfelachtige betrouwbaarheid van door patiënten gerapporteerde data, kunnen ook de inspanningen om diagnostische AI-hulpmiddelen te ontwikkelen belemmeren. Zelfs AI- en geestelijke gezondheidsonderzoekers benadrukken dat hun hulpmiddelen niet bedoeld zijn om menselijke psychiaters te vervangen en erkennen hun beperkingen. Echter, naarmate de dataverzameling beter wordt en de modellen geavanceerder worden, kan de betrouwbaarheid van AI-diagnostische hulpmiddelen voor geestelijke gezondheid toenemen. Tenslotte kunnen AI’s, door veel van de tijdrovende processen die klinische medewerkers moeten doorlopen te automatiseren, geestelijke gezondheidszorgverleners in staat stellen om meer tijd met patiënten door te brengen, een waardig doel op zich.