Kunstig intelligens kan forbedre psykisk helsehjelp og kompensere for mangelen på personale

Kunstig intelligens kan hjelpe med å forbedre psykisk helsehjelp, gjøre den mer effektiv og løse personaleproblemer som kan påvirke psykisk helsefeltet i løpet av de neste ti årene. AI kan potensielt avlede komplekse mønster fra data, mønster som selv trente psykiatere og kliniske arbeidere har vanskelig for å se. Videre, som rapportert av Time, kan AI hjelpe med å kompensere for kritiske mangler i psykisk helsehjelp, gi pasienter støtte utenfor tiden de tilbringer med en kliniker.

I løpet av de neste fem årene, forventes det at det amerikanske psykisk helse-systemet kan mangle rundt 15600 psykiatere, ifølge en studie publisert av National Council for Behavioral Health. Dette betyr at tiden og ressursene til kliniske arbeidere og andre psykisk helseprofesjonelle vil bli spredt tynnt. Selv nå, tilbringer kliniske arbeidere vanligvis ikke mye tid med pasientene, og ser ofte en pasient bare en gang hver få måneder.

Kunstig intelligens har nylig gjort store bidrag til det medisinske feltet, forbedret diagnose-nøyaktighet, brukt datavisjon til å finne obskure mønster i medisinske bilder og konstruert bedre behandlingsplaner for pasienter. En av måtene psykisk helsehjelp skiller seg fra fysisk helsehjelp er at det krever et høyt nivå av persepsjon og emosjonell intelligens for å diagnostisere og behandle pasienter, men AI kan likevel ha en positiv effekt på feltet. Kraften til maskinlæring til å analysere data og trekke ut mønster, inkludert de som er så forvirrende og subtile at mennesker har vanskelig for å merke/fortolke, kan hjelpe psykisk helseprofesjonelle med å behandle og støtte pasientene.

Avanserte dataanalyseteknikker kan forbedre diagnosen av visse psykisk helseforhold som bipolær sykdom, og jo raskere diagnosen, desto raskere kan pasientene settes på riktig behandlingskurs. Ut over dette, kan kunstig intelligens hjelpe kliniske arbeidere på andre måter, som å la leger interagere med pasientene på avstand eller ved å samle inn og analysere data som kan brukes til å oppdatere behandlingsplaner.

For tiden finnes det noen applikasjoner som utnytter kunstig intelligens til å støtte personer med psykisk helseforhold. Woebot, for eksempel, er en chatbot som bruker prinsipper fra kognitiv atferdsterapi til å hjelpe mennesker med å spore humøret og håndtere tanke-mønster. De kommende årene kan se enda mer sofistikerte anvendelser av kunstig intelligens i psykisk helsefeltet. Som Dr. Henry Nasrallah, en psykiater ved University of Cincinnati Medical Center forklarte til Time, finnes det metoder som kan brukes til å slutte om en pasients psykisk helse-tilstand, som mangelen på tale-affekt ofte korrelerer med depresjon, eller med ukoordinert ordbruk som er knyttet til schizofreni.

Kliniske arbeidere bruker ofte tale-mønster som dette til å diagnostisere pasienter, og AI-algoritmer kan potensielt oppdage mønster som er så subtile at mennesker ikke oppdager dem. Nylig skapte Peter Foltz, en forskningsprofessor ved University of Colorado Boulder, og hans kolleger en app som lar pasientene gjennomføre ulike verbale øvelser, samler inn data om tone og affeksjoner mens de svarer på spørsmål om deres emosjonelle tilstand og forteller historier. Disse dataene analyseres deretter av et AI-system som sammenligner klippene mot lyd-biter fra en større pasient-populasjon for å oppdage potensielle psykisk helse-problemer. Når den ble testet på en populasjon på 225 personer på to forskjellige steder, fungerte appen like godt som kliniske arbeidere ved å oppdage symptomer på psykisk helse-forstyrrelser eller distress. Tilsvarende mønster-gjenkjenning kan også gjøres med skrevet språk, ved å analysere ordvalg og rekkefølge av ordbruk.

Det finnes noen notable hindringer for å skape AI-basert psykisk helse-diagnose-verktøy. En av de største problemene er at kliniske arbeidere og psykiatere selv ofte er uenige om hva kriteriene er for å stille en diagnose, med sykdommer som depresjon basert på en rekke skalaer og kriterier. Andre problemer som den tvilsomme påliteligheten av pasient-rapportert data kan også hindre forsøk på å designe diagnostiske AI-verktøy. Selv AI- og psykisk helse-forskere selv understreker at deres verktøy ikke er ment til å erstatte menneskelige psykiatere og anerkjenner deres begrensninger. Likevel, som datainnsamlingen blir bedre og modellene blir mer sofistikerte, kan påliteligheten av psykisk helse-diagnostiske AI øke. Til slutt, ved å automatisere mange av de tidkrevende prosessene som kliniske arbeidere må håndtere, kan AI la psykisk helse-tilbydere tilbringe mer tid med pasientene, et verdig mål i seg selv.