AI kan förbättra psykvården och kompensera för bristen på personal

Artificiell intelligens kan hjälpa till att förbättra psykvården, göra den mer effektiv och lösa personalfrågor som kan påverka psykvården under de närmaste åren. AI kan potentiellt identifiera komplexa mönster i data, mönster som till och med utbildade psykiatriker och kliniker har svårt att se. Dessutom, som rapporterats av Time, kan AI hjälpa till att kompensera för den kritiska bristen på psykvårdspersonal, ge patienter stöd utanför den tid de tillbringar med en kliniker.

Under de närmaste fem åren förutspås att det amerikanska psykvårdssystemet kan komma att sakna cirka 15 600 psykiatriker, enligt en studie publicerad av National Council for Behavioral Health. Detta innebär att klinikers och andra psykvårdspersonals tid och resurser kommer att spridas tunnt. Redan nu tillbringar kliniker vanligtvis inte mycket tid med sina patienter, ibland ser de en patient bara en gång varannan månad.

Artificiell intelligens har nyligen gjort stora bidrag till det medicinska området, förbättrat diagnostikens noggrannhet, använt datorseende för att hitta svåra mönster i medicinska bilder och utformat bättre behandlingsplaner för patienter. Ett av sätten som psykvården skiljer sig från fysisk hälsovård är att den kräver en hög nivå av perception och emotionell intelligens för att diagnostisera och behandla patienter, men AI kan fortfarande ha en positiv effekt på området. Maskinlärningens kraft att analysera data och extrahera mönster, inklusive sådana som är förvirrande och subtila att människor har svårt att märka/tolka, kan hjälpa psykvårdspersonal att behandla och stödja sina patienter.

Avancerade dataanalystekniker kan förbättra diagnostiken av vissa psykiska hälsotillstånd som bipolär sjukdom, och ju snabbare diagnostiseringen sker, desto snabbare kan patienterna sättas på rätt behandlingsplan. Utöver detta kan artificiell intelligens hjälpa kliniker på andra sätt, till exempel genom att låta läkare interagera med patienter på distans eller genom att automatiskt samla in och analysera data som kan användas för att uppdatera behandlingsplaner.

För närvarande finns det några applikationer som använder artificiell intelligens för att stödja personer med psykiska hälsotillstånd. Woebot, till exempel, är en chattbot som använder principer från kognitiv beteendeterapi för att hjälpa människor att spåra sina humör och hantera tankemönster. De kommande åren kan se ännu mer avancerade tillämpningar av artificiell intelligens inom psykvården. Som Dr. Henry Nasrallah, en psykiater vid University of Cincinnati Medical Center förklarade för Time, finns det metoder som kan användas för att avgöra en patients psykiska hälsotillstånd, till exempel brist på talaffektion som ofta korrelerar med depression, eller med ojämnt ordval som är kopplat till schizofreni.

Kliniker använder ofta talsmönster som dessa för att diagnostisera patienter, och AI-algoritmer kan potentiellt upptäcka mönster som är så subtila att människor inte upptäcker dem. Nyligen skapade Peter Foltz, en forskningsprofessor vid University of Colorado Boulder, och hans kollegor en app som låter patienter genomgå olika verbala övningar, samla in data om deras ton och affektioner medan de svarar på frågor om sin emotionella tillstånd och berättar historier. Dessa data analyseras sedan av ett AI-system som jämför klippen mot ljudklipp från en större patientpopulation för att upptäcka potentiella psykiska hälsoproblem. När appen testades på en population av 225 individer på två olika platser presterade den minst lika bra som kliniker vid att upptäcka symtom på psykiska hälsostörningar eller distress. Liknande mönsterigenkänning kan också göras med skriven språk, genom att analysera ordval och ordordning.

Det finns ett antal betydande hinder för att skapa AI-baserade psykvårdsdiagnostiska verktyg. Ett av de största problemen är att kliniker och psykiatriker själva ofta inte är överens om vilka kriterier som krävs för att göra en diagnos, med sjukdomar som depression som baseras på en mängd olika skalor och kriterier. Andra problem som den tvivelaktiga tillförlitligheten av patientrapporterade data kan också försvåra insatserna att utforma diagnostiska AI-verktyg. Även AI- och psykvårdsforskare själva betonar att deras verktyg inte är avsedda att ersätta mänskliga psykiatriker och erkänner deras begränsningar. Men när datainsamlingen förbättras och modellerna blir mer avancerade kan tillförlitligheten hos AI-baserade psykvårdsdiagnostiska verktyg öka. Slutligen, genom att automatisera många av de tidskrävande processer som kliniker måste hantera, kan AI låta psykvårdspersonal tillbringa mer tid med patienter, ett värt mål i sig.