Araştırmacılar Bipolar Bozukluğu Tanısında ve Tedavisinde AI Kullanmaya Çalışıyorlar

Michigan Daily ile yakın zamanda yapılan bir röportajda, iki yapay zeka profesörü – Melvin McInnis ve Emily Provost – bipolar bozukluğu olan人们lara nasıl yardımcı olabileceğini açıkladı.

McInnis, bipolar bozukluk ve depresyon profesörüdür ve bu koşulları 30 yılı aşkın süredir araştırmaktadır. Öte yandan, Provost, bilgisayar bilimi ve elektrik mühendisliği alanında yardımcı profesördür. Michigan Daily’ye göre, iki araştırmacı yakın zamanda Ann Arbor, Michigan’da “Yapay Zeka, Kişiselleştirilmiş Teknoloji ve Ruh Sağlığı” konulu bir konuşma yaptılar.

McInnis ve Provost, bipolar bozukluğu olanları teşhis etmeye yardımcı olacak bir AI oluşturmayı amaçlıyorlar. McInnis, bipolar bozukluğun belirtileri arasında konuşma kalıplarının da olduğunu açıkladı. Bir AI, konuşma kalıplarındaki ince değişiklikleri tanımlayarak bipolar bozukluğun teşhisini kolaylaştırabilir. McInnis, konuşmada psikolojik belirtileri algılayabilen bir sistemin, bir erken uyarı uygulaması oluşturmak için kullanılabileceğini açıkladı.

Bipolar bozukluğu olanların yakınları, bir AI’nin belirtileri fark ettiği takdirde uyarıldıklarını bilerek rahatlayabilir ve günlerini geçirebilirler. Öte yandan, sistem bipolar bozukluğu olanların daha bağımsız olmasına ve olası bir bipolar epizod hakkında uyarıldıklarında yardım almalarına yardımcı olabilir.

McInnis açıkladı:

“Cihazınız size uyarı verebilir ve ‘Belki doktorunuzla konuşmanız gerekir’ diyebilir. Bu bilgiyi bakım ekibinizle, destek ağınızla paylaşabilirsiniz, böylece sağlıklı kalmak için size yardımcı olan bir ekibin parçası olabilirsiniz.”

Ruh sağlığı belirtilerini tespit eden bir sistem uygulamaya koymadaki en büyük zorluklardan biri, kültürel farklılıkların dünya çapında belirtilerin nasıl ortaya çıktığını etkileyebilmesidır. Farklı kültürler için “normal” olan şeyler farklı olacaktır. Ancak, doğru eğitim verilirse, AI destekli teşhis sistemi bu farklılıkları telafi edebilir.

McInnis ve Provost’un yaptığı çalışma hayatları kurtarabilir. Gelişen bir ruh sağlığı krizinin belirtilerini yakalamak, intihar girişimlerini önleyebilir, çünkü McKinnis, çalıştığı bipolar hastaların yaklaşık %20’sinin intihar ettiğini kabul etmektedir.

Diğer araştırmacılar da bipolar bozukluğun teşhis ve tedavisini iyileştirmek için AI kullanmaya çalışıyorlar. ZDNet yakın zamanda rapor etti ki, Dr. Amir Dezfouli, Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO) ile ilişkili, bipolar bozukluk ve depresyonun teşhis oranını iyileştirebilen bir AI destekli oyun oluşturdu. Dezfouli’ye göre,目前 bipolar hastalığını depresyon olarak yanlış teşhis etme olasılığı yaklaşık %60’dir, ancak makine öğrenimi algoritmaları teşhis oranını iyileştirebilir.

Dezfouli ve diğerleri, bipolar bozukluğu öngörülen metriklere göre bir hastanın davranışını izleyen bir oyun tasarladılar. Bu metriklere rağmen, eğitimli klinisyenler tarafından yorumlanması zor olabilir, ancak kullanılan makine öğrenimi algoritmaları yanlış teşhis oranını %20-40’a düşürmeyi başardı.

Öte yandan, SilverCloud Health ve Microsoft (MSFT ) bir araya geldi ve insanlara online olarak daha iyi ruh sağlığı bakımı sağlamak için çalışıyorlar. SilverCloud, dünyanın en büyük gerçek dünya patent kullanıcı tabanına sahip bir dijital ruh sağlığı platformudur. SilverCloud, kullanıcılarına etkili bir şekilde ruh sağlığı kaynakları sunmayı uman, kanıta dayalı bir ruh sağlığı hizmetidir.

Microsoft SilverCloud ile işbirliği yapacak ve SilverCloud Health hizmetlerinin kullanıcıları için kişiselleştirilmiş ruh sağlığı bakımı sunmak için makine öğrenimi ve AI algoritmalarını kullanacak. SilverCloud platformunda kullanılacak algoritmalar, ruh sağlığı koşulları olan kişiler için erken müdahaleleri ermögileyebilir.