Штучний інтелект може покращити психічне здоров’я та компенсувати нестачу персоналу

Штучний інтелект може допомогти покращити психічне здоров’я, зробити його більш ефективним, а також вирішити питання нестачі персоналу, які можуть вплинути на галузь психічного здоров’я протягом наступного десятиліття. Штучний інтелект потенційно може вивести складні закономірності з даних, які навіть треновані психіатри та клініцисти мають труднощі побачити. Крім того, за повідомленням Time, штучний інтелект може допомогти компенсувати критичні нестачі у працівників психічного здоров’я, надаючи пацієнтам підтримку поза часом, проведеним з клініцистом.

За прогнозами, протягом наступних п’яти років система психічного здоров’я США може відчувати нестачу близько 15600 психіатрів, згідно з дослідженням, опублікованим Національною радою з поведінкового здоров’я. Це означає, що час і ресурси клініцистів та інших фахівців психічного здоров’я будуть розподілені тонко. Навіть зараз клініцисти зазвичай не проводять багато часу з пацієнтами, іноді бачачи пацієнта лише раз на кілька місяців.

Штучний інтелект недавно зробив великий внесок у медичну галузь, покращуючи точність діагнозу, використовуючи комп’ютерне зору для виявлення незвичайних закономірностей у медичних зображеннях, та розробляючи кращі плани лікування для пацієнтів. Одним із способів, яким психічне здоров’я відрізняється від фізичного здоров’я, є те, що воно вимагає високого рівня сприйняття та емоційного інтелекту для діагностики та лікування пацієнтів, але штучний інтелект усе ж може мати позитивний вплив на галузь. Можливість машинного навчання аналізувати дані та виводити закономірності, включаючи ті, які є настільки заплутаними та тонкими, що люди мають труднощі їх помітити/інтерпретувати, може допомогти фахівцям психічного здоров’я лікувати та підтримувати пацієнтів.

Розширені методи аналізу даних можуть покращити діагностику певних станів психічного здоров’я як біполярної хвороби, а швидша діагностика дозволить пацієнтам швидше розпочати відповідне лікування. Крім того, штучний інтелект може допомогти клініцистам іншими способами, такими як дозволити лікарям взаємодіяти з пацієнтами дистанційно або автоматично збираючи та аналізуючи дані, які можна використовувати для оновлення планів лікування.

Наразі існують деякі програми, які використовують штучний інтелект для підтримки осіб з проблемами психічного здоров’я. Woebot, наприклад, є чат-ботом, який використовує принципи, виведені з когнітивно-поведінкової терапії, для допомоги людям у відстежуванні настрою та управлінні думками. Наступні роки можуть побачити ще більш складні застосування штучного інтелекту в галузі психічного здоров’я. Як повідомив Time доктор Генрі Насраллах, психіатр Університету Цинциннаті Медичного центру, існують методи, які можна використовувати для визначення стану психічного здоров’я пацієнта, такі як відсутність емоційної реакції, часто пов’язана з депресією, або роз’єднаний слововживання, пов’язаний з шизофренією.

Клініцисти часто використовують мовні закономірності, подібні до цих, для діагностики пацієнтів, а алгоритми штучного інтелекту потенційно можуть виявити закономірності, настільки тонкі, що люди не помітять їх. Нещодавно Пітер Фольц, дослідний професор Університету Колорадо Боулдер, та його колеги створили додаток, який проводить пацієнтів через різні мовні вправи, збираючи дані про тон та емоції під час відповідей на питання щодо їхнього емоційного стану та розповідей. Ці дані потім аналізуються системою штучного інтелекту, яка порівнює кліпи з більшою популяцією пацієнтів для виявлення потенційних проблем психічного здоров’я. Коли його протестували на популяції з 225 осіб у двох різних місцях, додаток показав результати не гірші, ніж клініцисти, при виявленні симптомів психічних розладів чи дистресу. Аналогічний розпізнавання закономірностей також можна зробити з письмовою мовою, аналізуючи вибір слів та порядок слововживання.

Існують деякі помітні перешкоди для створення інструментів діагностики психічного здоров’я на основі штучного інтелекту. Одним із найбільших питань є те, що клініцисти та психіатри самі часто не погоджуються щодо критеріїв, необхідних для діагностики, з захворюваннями, такими як депресія, які базуються на різноманітних шкалах та критеріях. Інші проблеми, такі як сумнівна надійність даних, повідомлених пацієнтами, також можуть перешкоджати зусиллям з розробки діагностичних інструментів штучного інтелекту. Навіть дослідники штучного інтелекту та психічного здоров’я самі підкреслюють, що їхні інструменти не призначені для заміни людських психіатрів та визнають їхні обмеження. Однак, оскільки збір даних покращується та моделі стають більш складними, надійність діагностичних інструментів штучного інтелекту для психічного здоров’я може збільшитися. Нарешті, автоматизуючи багато часу, що витрачається на процеси, з якими клініцисти повинні справлятися, штучний інтелект може дозволити постачальникам психічного здоров’я проводити більше часу з пацієнтами, що є гідною метою самої по собі.