Helse
Forskere har som mål å bruke AI til å hjelpe med å oppdage og behandle bipolar lidelse
I et nylig intervju med Michigan Daily, to professorer i kunstig intelligens – Melvin McInnis og Emily Provost – forklarte hvordan AI kunne hjelpe mennesker som lider av bipolar lidelse.
McInnis er professor i bipolar lidelse og depresjon og har forsket på tilstandene i over 30 år. I mellomtiden er Provost en assisterende professor i datavitenskap og elektroingeniør. Ifølge Michigan Daily holdt de to forskerne nylig en forelesning kalt “Kunstig intelligens, personlig teknologi og mental helse” i Ann Arbor, Michigan.
McInnis og Provost har som mål å skape en AI som kan hjelpe med å diagnostisere mennesker som lider av bipolar lidelse. McInnis forklarte at ett av symptomene på bipolar lidelse er talemønster. En AI kunne potensielt gjenkjenne små endringer i talemønster og lette diagnosen av bipolar lidelse. McInnis forklarer at et system som kan oppdage psykologiske markører i tale kan brukes til å skape en tidlig advarsel-app som varsler mennesker og deres pårørende om at en episode kan være på vei.
Pårørende av mennesker som lider av bipolar lidelse kunne slappe av og gå om dagen sin vitende at de vil bli varslet hvis tegn på en forestående bipolar-episode har blitt observert av AI-en. I mellomtiden kunne systemet hjelpe mennesker med bipolar lidelse til å få mer uavhengighet og mulighet til å få rask hjelp når de blir varslet om en mulig bipolar-episode.
“Din enhet kan gi en advarsel og si: ‘Kanskje du burde snakke med din lege snart’. Du kan dele denne informasjonen med din omsorgsteam, med din støttenettverk, så du kan være en del av et team som hjelper deg med å holde deg frisk lengre.”
En av de største utfordringene når det kommer til å implementere et system som avhenger av å oppdage tegn på mental sykdom er at kulturelle forskjeller rundt om i verden kan påvirke hvordan tegn og symptomer manifesterer seg. Det vil være en annen basis for “normalt” for forskjellige kulturer. Men hvis AI-drevet diagnostisk system får riktig trening, kan det håpefullt kompensere for disse forskjellene.
Arbeidet McInnis og Provost gjør kan redde liv. Å oppdage tegn på en utvikling mental helsekrise kunne potensielt forhindre selvmordsforsøk, siden McKinnis erkjenner at rundt 20% av bipolar-pasientene han arbeider med ender opp med å begå selvmord.
Andre forskere eksperimenterer også med å bruke AI til å forbedre diagnostisering og behandling av bipolar lidelse. ZNet rapporterte nylig at Dr. Amir Dezfouli, tilknyttet Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO), nylig skapte et spill drevet av AI som kan forbedre diagnostiseringen av bipolar lidelse og depresjon. Ifølge Dezfouli er det for tiden en omtrent 60% sjanse for å misdiagnose bipolar sykdom som depresjon, men maskinlæringsalgoritmer kan forbedre diagnostiseringen.
Dezfouli og andre designet et spill som overvåker en pasients atferd med metrikker som er kjent for å forutsi bipolar lidelse. Mens disse metrikker kan være vanskelige å tolke, selv for trente kliniske eksperter, reduserte maskinlæringsalgoritmene som ble brukt til å analysere dataen misdiagnosen til mellom 20% og 40%.
I mellomtiden har SilverCloud Health og Microsoft gått sammen for å gi bedre mental helseomsorg til mennesker på nettet. SilverCloud er en digital mental helseplattform med det største virkelige brukerbasen i verden, ifølge PharmaTimes. SilverCloud beskriver seg selv som en evidensbasert mental helse-tjeneste som håper å gi brukerne mental helse-ressurser på en effektiv måte, og gi pasientene kliniske tjenester til en rimelig pris.
Microsoft vil samarbeide med SilverCloud for å bruke maskinlærings- og AI-algoritmer til å muliggjøre leveringen av personlig mental helseomsorg for brukerne av SilverCloud Healths tjenester. Algoritmene som vil bli brukt på SilverClouds plattform kunne muliggjøre tidlige inngrep for de som lider av mental helse-problemer.
