Учени, терапевти и изследователи все по-категорично доказват, че изкуственият интелект (AI) може да бъде мощен инструмент в грижата за психичното здраве на хората. Последните открития сочат, че AI може да помогне при диагностицирането на състояния, разработването на терапии и съставянето на персонализирани подходи на лечение.
Откакто редица обществени и световни кризи започнаха да се заформят преди три години, хората повече от всякога търсят помощ за проблеми с психичното си здраве, включително за депресия и тревожност. Притеснителен е и фактът, че самоубийството вече е четвъртата водеща причина за смърт сред 15 до 29-годишните младежи по света. Това неизбежно води до нарастващ натиск върху вече натоварените здравни и терапевтични услуги, които за мнозина стават все по-труднодостъпни. Може ли обаче интелигентна технология, задвижвана от машинно обучение, да бъде част от решението на този проблем?
AI терапевти
Чатботовете все по-често се използват за предлагане на съвети и линия за комуникация с пациенти по време на тяхното лечение. Те могат да помогнат за справяне със симптомите, както и да търсят ключови думи, които биха могли да служат за насочване към директен контакт с професионалист по психично здраве.
Един пример за терапевтичен чатбот е Woebot – той се научава да се адаптира към личността на своите потребители и е способен да им говори чрез методи и упражнения за говорене, които обикновено се използват, за да помогнат на пациентите да се научат да се справят с различни състояния.
Друг чатбот, Tess, предлага безплатна 24/7 емоционална подкрепа при поискване и може да се използва за справяне с тревожност и пристъпи на паника.
Вместо да чакат потребител да взаимодейства с тях чрез приложение, някои AI решения за психично здраве функционират като преносими устройства, които могат да интерпретират телесни сигнали с помощта на сензори и да се намесят, за да предложат помощ, когато такава е необходима.
Biobeat събира информация за моделите на сън, физическата активност и вариациите в сърдечната честота и ритъма, които след това използва за оценка на настроението и когнитивното състояние на потребителя. Тези данни се сравняват с обобщени и анонимизирани данни от други потребители, за да предоставят прогнозни предупреждения, когато може да е необходима намеса. След това потребителите могат да коригират поведението си или да потърсят помощ от специалисти.
Диагностициране и прогнозиране на резултатите на пациентите
ИИ може да се използва за анализиране на медицински данни на пациенти, поведенчески данни, гласови записи, събрани от телефонни обаждания до службите за интервенция, както и множество други източници на данни, като се използва машинно обучение за маркиране на предупредителни признаци за психични проблеми, преди те да преминат в остър стадий.
Един обобщен преглед на проучвания, при които AI е използван за анализиране на различни източници на данни, извършен от IBM и Калифорнийския университет, установява, че машинното обучение може да предвиди и класифицира проблеми с психичното здраве, включително суицидни мисли, депресия и шизофрения, с „висока точност“.
AI също е използван за прогнозиране на случаи, при които е по-вероятно пациентите да реагират на когнитивно-поведенческа терапия (CBT) и следователно е по-малко вероятно да се нуждаят от лекарства. Тъй като антидепресантите и антипсихотичните лекарства могат да имат странични ефекти, които сами по себе си ограничават хората, това има потенциала значително да подобри резултатите за някои пациенти.
Предизвикателства около използването на AI при лечение на психично здраве
Има явен проблем с разнопосочните мнения за съвременните технологии, което означава, че неточностите или дисбалансите в масивите от данни, използвани за обучение на алгоритми, могат да затвърдят ненадеждни прогнози или да увеличат социалните предразсъдъци. Например, когато е известно, че има по-голяма вероятност проблемите с психичното здраве да останат недиагностицирани сред етническите групи с по-лош достъп до здравеопазване, тогава алгоритмите, които разчитат на тези данни, също могат да бъдат по-малко точни при диагностицирането на тези проблеми.
Трябва да вземем предвид и факта, че диагностицирането на проблеми с психичното здраве често изисква по-субективна преценка от страна на специалистите, в сравнение с диагностицирането на физически състояния например. Същото важи и за машините, от които се иска да направят диагнозата. Решенията трябва да се вземат въз основа на чувствата и преживяванията на пациентите, а не на математически данни от медицински тестове. Това потенциално води до повече несигурност около диагнозата и необходимостта от внимателно наблюдение и проследяване, за да се осигурят най-добрите резултати за пациентите.
Като цяло има обещаващи признаци, че изкуственият интелект има потенциала да окаже положително въздействие в много области на психичното здраве. В същото време е ясно, че трябва да се напредва внимателно и моделите и методологиите трябва да бъдат щателно оценени за риск от пристрастия, преди да им бъде разрешено да бъдат използвани в ситуации, в които могат да засегнат човешки животи.
