Yapay Zeka Ruh Sağlığı Bakımını İyileştirebilir ve Personel Eksikliğini Gidermek İçin Yardımcı Olabilir

Yapay zeka, ruh sağlığı bakımını daha etkili hale getirmeye ve personelle ilgili sorunları çözmeye yardımcı olabilir. Yapay zeka, eğitimli psikiyatristler ve klinisyenlerin zorlukla görebileceği karmaşık kalıpları veriden türetme potansiyeline sahiptir. Ayrıca, Time tarafından bildirildiği gibi, yapay zeka, ruh sağlığı bakımında kritik personel eksikliklerini telafi ederek hastalara klinisyenlerle geçirdikleri süreyi aşan destek sağlayabilir.

Sonraki beş yıl içinde, ABD ruh sağlığı sisteminin yaklaşık 15.600 psikiyatra ihtiyaç duyacağı öngörülüyor. Bu, klinisyenler ve diğer ruh sağlığı profesyonellerinin zamanı ve kaynaklarının çok ince bir şekilde dağılmasına neden olacaktır. Şimdiden, klinisyenler genellikle hastalarıyla çok az zaman geçiriyorlar ve bazen bir hastayı sadece birkaç ayda bir kez görüyorlar.

Yapay zeka, son yıllarda tıbbi alanda büyük katkılar sağladı, tanıların doğruluğunu artırdı, tıbbi görüntülerde obscure kalıpları bulmak için bilgisayar vizyonunu kullandı ve hastalar için daha iyi tedavi planları geliştirdi. Ruh sağlığı bakımı, fiziksel sağlık bakımından farklı olarak, hastaları teşhis etmek ve tedavi etmek için yüksek düzeyde algı ve duygusal zeka gerektirir, ancak yapay zeka bu alanda da faydalı olabilir. Makine öğreniminin veriden kalıpları çıkarma ve analiz etme gücü, ruh sağlığı profesyonellerinin hastalarına tedavi ve destek sağlamak için kullanabileceği bir araç olabilir.

İleri veri analiz teknikleri, bazı ruh sağlığı koşullarının teşhisini iyileştirebilir, bipolar hastalık gibi. Teşhis ne kadar hızlı olursa, hastalar doğru tedavi planına o kadar hızlı alınabilir. Ayrıca, yapay zeka, doktorların uzaktan hastalarıyla iletişim kurmasına veya tedavi planlarını güncellemek için kullanılacak verileri otomatik olarak toplamasına ve analiz etmesine yardımcı olabilir.

Şu anda, yapay zekayı kullanarak ruh sağlığı koşullarıyla mücadele eden kişilere destek sağlayan bazı uygulamalar mevcut. Woebot, 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 daha da sofistike uygulamaları görülebilir. Cincinnati Üniversitesi Tıp Merkezi’nden Dr. Henry Nasrallah, Time’a anlattığı gibi, bir hastanın ruh sağlığı durumunu çıkarmak için kullanılan yöntemler vardır, örneğin konuşma etkisinin depresyonla ilişkisi veya kelime kullanımının şizofreni ile ilişkisi.

Klinisyenler, hastaları teşhis etmek için bu konuşma kalıplarını kullanır ve yapay zeka algoritmaları, insanların keşfedemeyeceği kadar ince kalıpları tespit edebilir. Colorado Boulder Üniversitesi’nden araştırma profesörü Peter Foltz ve meslektaşları, hastaların çeşitli sözlü egzersizler yapmasını sağlayan bir uygulama geliştirdiler. Bu egzersizler sırasında hastaların tonu ve duyguları kaydedilir ve daha sonra bu veriler bir yapay zeka sistemi tarafından analiz edilir. Bu sistem, kayıtları daha büyük bir hasta popülasyonundan alınan ses kliplerle karşılaştırarak potansiyel ruh sağlığı sorunlarını tespit etmeye çalışır. İki farklı lokasyondaki 225 kişilik bir grupta test edilen bu uygulama, ruh sağlığı bozuklukları veya stres belirtilerini tespit etme konusunda klinisyenlerle aynı performansı gösterdi. Benzer kalıp tanımlama, yazılı dilde de yapılabilir, kelime seçimi ve kelime sırası analiz edilebilir.

Ruh sağlığı teşhis araçları geliştirmek için yapay zeka tabanlı araçlar oluşturmak için birkaç önemli engel vardır. En büyük sorunlardan biri, klinisyenler ve psikiyatristlerin kendilerinin bile bir teşhis için gerekli kriterler konusunda anlaşamamasıdır, depresyon gibi hastalıklar için çeşitli ölçeklere ve kriterlere dayanmaktadır. Hasta tarafından bildirilen verilerin güvenirliği gibi diğer sorunlar da teşhis araçları tasarlanma çabalarını engelleyebilir. Yapay zeka ve ruh sağlığı araştırmacıları, kendi araçlarının insan psikiyatristlerini замен etmeye yönelik olmadığını ve sınırlılıklarını kabul ediyorlar. Ancak, veri toplama yöntemleri geliştikçe ve modeller daha da sofistike hale geldikçe, ruh sağlığı teşhis yapay zekasının güvenilirliği artabilir. Son olarak, klinisyenlerin uğraşmak zorunda olduğu zaman alan süreçleri otomatize ederek, yapay zeka, ruh sağlığı sağlayıcılarının hastalarıyla daha fazla zaman geçirmelerine izin verebilir, bu da kendi başına değerli bir hedef.