AI kan förbättra mentalvården och kompensera för bristen på personal

Artificiell intelligens kan hjälpa till att förbättra mentalvården, göra den mer effektiv, tillsammans med att ta itu med personalfrågor som är beredda att påverka mentalvårdsområdet under loppet av nästa decennium. AI kan potentiellt härleda komplexa mönster från data, mönster som även utbildade psykiatriker och kliniker har svårt att se. Dessutom, som rapporterats av Time, AI skulle kunna hjälpa till att kompensera för kritiska brister hos psykvårdspersonal, vilket ger patienter stöd utanför den tid de tillbringar med en läkare.

Under de kommande fem åren förutspås det att det amerikanska mentalvårdssystemet kan komma att sakna omkring 15600 XNUMX psykiatriker, enligt en studie publicerad av National Council for Behavioral Health. Detta innebär att tid och resurser för läkare och andra psykiatriker kommer att spridas tunt. Inte ens nu spenderar läkare vanligtvis inte så mycket tid med sina patienter, de träffar ibland en patient bara en gång varannan månad.

Artificiell intelligens har nyligen gjort enorma bidrag till det medicinska området, förbättrat diagnostikens noggrannhet, använda datorseende för att hitta dunkla mönster i medicinska bilder och utveckla bättre behandlingsplaner för patienter. Ett av sätten som mental sjukvård skiljer sig från fysisk vård är att den kräver en hög nivå av perception och emotionell intelligens för att diagnostisera och behandla patienter, men AI kan fortfarande ha en gynnsam effekt på området. Kraften hos maskininlärning för att analysera data och extrahera mönster, inklusive de som är så förvirrande och subtila att människor har svårt att lägga märke till/tolka dem, kan hjälpa psykiatriker att behandla och stödja sina patienter.

Avancerade dataanalystekniker kan förbättra diagnosen av vissa psykiska tillstånd som bipolär sjukdom, och ju snabbare diagnosen är desto snabbare kan patienter sättas på rätt behandling. Utöver detta kan artificiell intelligens hjälpa läkare på andra sätt, som att låta läkare interagera med sina 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 utnyttjar artificiell intelligens för att stödja personer med psykiska tillstånd. Woebot, till exempel, är en chatbot som använder principer som härrör från kognitiv beteendeterapi för att hjälpa människor att spåra deras humör och hantera tankemönster. De kommande åren skulle kunna se mycket mer sofistikerade tillämpningar av artificiell intelligens inom det mentala hälsoområdet. Som. Dr. Henry Nasrallah, en psykiater vid University of Cincinnati Medical Center förklarade för Time, det finns metoder som kan användas för att sluta sig till en patients psykiska hälsotillstånd, såsom brist på talpåverkan som ofta korrelerar med depression, eller att osammanhängande ordanvändning kopplas till schizofreni.

Kliniker använder ofta sådana här talmönster för att diagnostisera patienter, och AI-algoritmer kan potentiellt fånga upp mönster som är så subtila att folk inte kommer att upptäcka dem. Nyligen skapade Peter Foltz, en forskarprofessor vid University of Colorado Boulder, och hans kollegor en app som låter patienter genomgå olika verbala övningar och samlar in data om deras ton och känslor när de svarar på frågor om deras känslomässiga tillstånd och berättar historier. Dessa data analyseras sedan av ett AI-system som jämför klippen med ljud från en större patientpopulation för att upptäcka potentiella psykiska problem. När den testades på en population av 225 individer på två olika platser, fungerade appen minst lika bra som läkare när det gällde att upptäcka symptom på psykiska störningar eller nöd. Liknande mönsterigenkänning kan också göras med skriftspråk, analysera ordval och ordanvändningsordning.

Det finns en några anmärkningsvärda vägspärrar att skapa AI-baserade verktyg för diagnostik för mental hälsa. En av de största problemen är att läkare och psykiatriker själva ofta är oense om vilka kriterier som behövs för att ställa en diagnos, med sjukdomar som depression baserat på en mängd olika skalor och kriterier. Andra problem som den tvivelaktiga tillförlitligheten hos patientrapporterade data kan också hämma ansträngningarna att utforma diagnostiska AI-verktyg. Även forskare inom AI och mental hälsa betonar själva att deras verktyg inte är avsedda att ersätta mänskliga psykiatriker och erkänner deras begränsningar. Men eftersom datainsamlingen blir bättre och modellerna blir mer sofistikerade, kan tillförlitligheten hos diagnostiska AI:er för mental hälsa öka. Slutligen, genom att automatisera många av de tidskrävande processer som kliniker måste hantera, kan AI:er tillåta mentalvårdsleverantörer att spendera mer tid med patienter, ett värdigt mål helt på egen hand.