Yapay Zeka Ruh Sağlığı Bakımını İyileştirebilir ve Personel Eksikliğini telafi edebilir

Yapay zeka, ruh sağlığı bakımını daha etkili hale getirebilir ve bir sonraki on yıl boyunca ruh sağlığı alanını etkileyebilecek personel sorunlarını ele alabilir. Yapay zeka, eğitimli psikiyatristler ve klinisyenlerin görmekte zorlandıkları karmaşık kalıpları veriden türetme potansiyeline sahiptir. Ayrıca, Time tarafından bildirildiği gibi, yapay zeka, ruh sağlığı bakımında kritik personel eksikliklerini telafi edebilir ve hastalara klinisyenlerle geçirdikleri sürenin dışında destek sağlayabilir.

Bir sonraki beş yıl içinde, ABD ruh sağlığı sisteminin yaklaşık 15.600 psikiyatra ihtiyaç duyacağı öngörülüyor. Bu, klinisyenlerin ve diğer ruh sağlığı profesyonellerinin zaman ve kaynaklarının çok ince dağılması anlamına geliyor. Şu anda, klinisyenler genellikle hastalarıyla çok fazla zaman geçirmiyorlar ve bazen bir hastayı sadece birkaç ayda bir görüyorlar.

Yapay zeka, son zamanlarda tıbbi alanda büyük katkılar yaptı, tanıların doğruluğunu artırdı, bilgisayar görüşünü kullanarak tıbbi görüntülerdeki belirsiz kalıpları buldu ve hastalar için daha iyi tedavi planları geliştirdi. Ruh sağlığı bakımı, fiziksel sağlık bakımından farklıdır, çünkü hastaları teşhis etmek ve tedavi etmek için yüksek düzeyde algı ve duygusal zeka gerektirir, ancak yapay zeka bu alanda da faydalı olabilir. Makine öğreniminin veriyi analiz etme ve kalıpları çıkarma gücü, ruh sağlığı profesyonellerinin hastalarına tedavi ve destek sağlamalarına yardımcı olabilir.

Gelişmiş veri analiz teknikleri, bazı ruh sağlığı koşullarının teşhisini bipolar hastalık gibi daha hızlı hale getirebilir ve hastalar daha hızlı şekilde uygun tedaviye başlayabilirler. Bunun ötesinde, yapay zeka, klinisyenlerin hastalarıyla uzaktan iletişim kurmasına veya tedavi planlarını güncellemek için kullanılan verileri otomatik olarak toplamasına ve analiz etmesine yardımcı olabilir.

Şu anda, yapay zeka kullanarak ruh sağlığı koşullarıyla mücadele edenleri destekleyen bazı uygulamalar var. Woebot, örneğin, bilişsel davranışçı terapi ilkelerini kullanarak insanların duygularını takip etmelerine ve düşünce kalıplarını yönetmelerine yardımcı olan bir sohbet botudur. Gelecek yıllarda, ruh sağlığı alanında yapay zekanın çok daha sofistike uygulamaları olabilir. Cincinnati Tıp Merkezi’nden Dr. Henry Nasrallah, Time’a açıkladı ki, bir hastanın ruh sağlığı durumunu çıkarmak için kullanılan yöntemler vardır, örneğin konuşma etkisinin souvent depresyonla ilişkili olması veya kelime kullanımının şizofreni ile bağlantılı olması.

Klinisyenler genellikle bu konuşma kalıplarını kullanarak hastaları teşhis eder ve yapay zeka algoritmaları, insanların keşfedemeyeceği kadar ince kalıpları tespit edebilir.最近, Colorado Boulder Üniversitesi’nden araştırma profesörü Peter Foltz ve meslektaşları, hastaların çeşitli sözlü egzersizler yapmalarını sağlayan bir uygulama geliştirdiler, duyguları ve hikayeleri hakkında sorulara cevap verirken tonları ve etkilerini topladılar. Bu veriler daha sonra, büyük bir hasta popülasyonundan ses klipleriyle karşılaştıran bir yapay zeka sistemi tarafından analiz edilir, böylece potansiyel ruh sağlığı sorunları keşfedilir. İki farklı konumda 225 kişilik bir popülasyonda test edildiğinde, uygulama, ruh sağlığı bozukluğu veya sıkıntılarının semptomlarını tespit etmekte klinisyenlerden en az aynı düzeyde performans gösterdi. Benzer kalıp tanıma, kelime seçimi ve kelime kullanım sırasını analiz ederek yazılı dilde de yapılabilir.

Yapay zeka tabanlı ruh sağlığı teşhis araçları oluşturmak için birkaç önemli engel vardır. En büyük sorunlardan biri, klinisyenler ve psikiyatristlerin kendilerinin bile bir teşhis için gereken kriterler hakkında anlaşamamasıdır, depresyon gibi hastalıkların çeşitli ölçeklere ve kriterlere dayandırılmasıdır. Hasta tarafından bildirilen verilerin şüpheli güvenilirliği gibi diğer sorunlar da teşhis yapay zeka araçları tasarlamak için çabaları engelleyebilir. Yapay zeka ve ruh sağlığı araştırmacıları bile, araçlarının insan psikiyatristlerini yerine koymak olmadığını ve sınırlılıklarını kabul ediyorlar. Ancak, veri toplama iyileştikçe ve modeller daha sofistike hale geldikçe, ruh sağlığı teşhis yapay zekalarının güvenilirliği artabilir. Son olarak, klinisyenlerin uğraşmak zorunda olduğu zaman alıcı süreçlerin çoğunu otomatikleştirerek, yapay zekalar, ruh sağlığı bakım sağlayıcılarının hastalarıyla daha fazla zaman geçirmesine izin verebilir, bu da kendi başına değerli bir hedeftir.