近年、デジタル医師や看護師の可能性について多くのことを耳にしました。AIが私たちの福祉に直接責任を持つようになった例です。
AIが治療経路の診断と評価を支援した後の論理的なステップであるため、医療専門家のデジタル化は、一般の人々がまだ完全に満足していないものです。
しかし、テクノロジーがメンタルヘルスに変わり、医師ではなく心理学者のデジタル化を開始した場合はどうなるでしょうか。
心理学者のデジタル化：それは可能ですか？
その意味合いはすべて、AIを球体に導入するのに有利です。 推定される 成人人口のXNUMX分のXNUMX 精神障害がある。 世界保健機関によると 、うつ病だけでも世界中の約300億人が罹患しています。 悲しい真実は、誰もが助けを求めることができるわけではないということです。 障害は、社会にまだ存在する汚名、セラピストの不足、セラピーの価格、そして一部の国では専門家の資格に関連しています。
AIは、人々がメンタルヘルスを維持および改善するのに役立つ多くの機会を提供しているようです。 現在、人工知能技術の適用について最も有望な分野は、計算精神医学と、カウンセリングおよび治療サービスを提供できる特殊なチャットボットの開発です。
計算精神医学
広く定義されている計算精神医学には、データ駆動型と理論駆動型のXNUMXつのアプローチが含まれます。
データベースのアプローチ
機械学習手法を高次元データに適用して、疾患分類の改善、治療結果の予測、または治療選択の改善を行います。
理論に基づくアプローチ
それらは、分析と抽象化の複数のレベルでそのようなメカニズムの事前知識をインスタンス化するモデルを使用します。 計算精神医学は、複数のレベルとタイプの計算を複数のタイプのデータと組み合わせて、精神障害の理解、診断、予測、および治療を改善します。
診断をデジタル化する
精神障害は診断が難しいことが知られています。 現在、診断は専門家によってメンタルヘルス障害として分類され、精神障害の診断と統計マニュアル（DSM）に収集された症状の視覚化に基づいています。 しかし、多くの場合、観察を通じて収集されたバイオマーカーと症状が現在不足しているため、これらの症状は診断間で重複しています。 さらに、人間は不正確で主観的な傾向があります。ある人の不安の尺度でXNUMXであるものは、別の人ではXNUMXである可能性があります。
グループが提供する、AIが人間の専門家を支援または置き換えるためのXNUMXつの可能な方法 バージニア工科大学 は、fMRIニューロイメージングと大量のデータ収集を組み合わせて、これらの不均一な応答を均一な基準でデジタル化することです。 調査回答、機能的および構造的MRI、行動データ、インタビューおよび心理的評価からの音声データ。
カルテットヘルス
別の例は カルテットヘルス 、患者の病歴と行動パターンを分析して、診断されていない精神的健康問題を明らかにします。 概念を説明するために、カルテットは、誰かが存在しない心臓の問題について繰り返しテストされたという事実に基づいて、起こりうる不安を報告することもできます。
人工知能は、研究者が精神障害の身体的症状を明らかにし、身体へのさまざまな介入の有効性を追跡するのに役立ちます。 さらに、それは私たちの社会的行動に新しいパターンを見つけるかもしれません。 または、特定の治療的介入がいつどこで効果的であるかを確認し、予防的メンタルヘルス治療をデジタル化するためのモデルを提供します。
治療支援のデジタル化
身体表現性障害と同様に、人工知能アルゴリズムを使用して、精神障害の治療を評価し、病気の経過を予測し、最適な治療パスを選択することができます。 既存の臨床試験からデータを抽出することによる統計モデリングにより、特定の治療ラインに反応する可能性のある患者を前向きに特定することができます。
最高の抗うつ薬を予測する
機械学習の使用例は、成功の可能性が最も高い特定の抗うつ薬を予測するためのアルゴリズムの適用 。 医師は、うつ病の患者が特定の抗うつ薬に反応するかどうかを評価するための経験的に検証されたメカニズムを持っていませんが、患者を介入に適合させることによって治療の有効性を改善できます。
fMRI画像の分析に加えて、計算精神医学の顔、倫理的、精神的、実践的および技術的な問題。 たとえば、アルゴリズムに必要な個人データの膨大なアーカイブは、すぐにサイバーセキュリティの問題を引き起こします。 しかし同時に、それは個人、個人データ、およびコンサルタントの間の障壁でもあります。 スティグマに対する患者の恐れや助けを求めることへの抵抗を克服するのに役立つ障壁。
チャットボットの開発
即時のカウンセリングサービスを提供するチャットボットを作成するというアイデアは、セラピストの不足と患者の恥ずかしさへの対応として生まれました。 これまで会ったことのないセラピストに問題を開示することをしばしば嫌がる患者は、AIベースのツールで警戒を怠ると考えられています。 さらに、精神科医や心理学者と比較してAI治療のコストが低いため、ケアを求める人々のより広い範囲に対象範囲を広げることができます。
仮想コンサルティング
セラピストと患者の間の会話をデジタル化（およびシミュレート）するというアイデアは、60年代にまでさかのぼります。 当時、MIT人工知能研究所は、現代のチャットボットの祖父であるELIZAを設計しました。 今日の自然言語処理の進歩とスマートフォンの人気は、メンタルヘルスケアの最前線にあります。
例えば、 Ginger.ioアプリ ビデオおよびテキストベースのセラピーとコーチングセッションを提供します。 Ginger.ioアプリは、モバイルデバイスを介して収集された過去の評価とリアルタイムデータを分析することにより、専門家が患者の進行状況を監視し、危機の時期を特定し、個別のケアプランを作成するのに役立ちます。
別の例は ウォボット。 Woebotは、Facebookに統合されたコンピュータープログラムであり、患者とセラピストの間の会話をデジタル化して複製することを目的としています。 デジタルヘルステクノロジーはあなたの気分や考えについて尋ねます。 あなたの気持ちを「聞き」、あなたについて学び、提供する 認知行動療法（CBT）ツール バサティ 証拠に 。 Woebotを使用した最初のランダム化比較試験では、興味深い結果が示されました。 わずかXNUMX週間後、参加者は大幅な減少を経験しました うつ病 e 不安.
エリー
次世代のチャットボットは、非言語的な手がかりを検出し、それに応じて応答できるアバターを備えています。 そのような仮想セラピストという名前 エリーは 南カリフォルニア大学のクリエイティブテクノロジー研究所（ICT）によって立ち上げられました。 目的？ うつ病と心的外傷後ストレス症候群に苦しむ退役軍人の治療。 エリーは、質問、動き、ジェスチャーを決定するいくつかのアルゴリズムを使用して動作します。 プログラムは、患者の顔の66ポイントを観察し、患者の発話速度と一時停止の長さを検出します。 エリーの行動、動き、言語は、人間的すぎないように見える範囲でのみ、実際のセラピストの行動、動き、言語を模倣しています。
社会的孤立を防ぐ
AIを利用したチャットボットで対処できるもうXNUMXつの問題は、極端な社会的孤立と、精神疾患に苦しむ人々の間の緊密な社会的関係の構築の難しさです。 インターネットソーシャルネットワークと組み合わせると、このようなチャットボットは帰属意識を育み、前向きなコミュニケーションを促進することができます。 オーストラリアのメルボルンにある国立青少年メンタルヘルスセンターは、中程度のオンライン社会療法（MOST）プロジェクトを開始しました。 それは、精神病やうつ病から回復する若者を助けることを目的としています。 テクノロジーは、若者が学び、交流する治療環境をデジタル化し、治療技術を実践するためのプラットフォームとして機能します。
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最近の進展は、私たちが間もなく人工知能革命に直面することを示唆しています メンタルヘルス、。 そしてこれは手頃なコストでより良いアクセスとより良いケアを生み出すでしょう。 しかし、AIがメンタルヘルス障害のモデルを構築するのであれば、正常性のモデルも構築しているのではないでしょうか。 もしそうなら、誰が「通常」とは何かを定義でき、それはツールまたはクラブとして使用されますか？
人工知能を使って脳を研究するときに覚えておくべきことは、人格を定量化可能な要因の組み合わせに還元しないように、そして特異性に問題を見つけることなく精神障害をわかりやすく説明するように注意する必要があるということです。
ビアンカスタン- 法律を卒業し、ルーマニアで出版されたいくつかの本を執筆し、グループ "Anticipatia"（ブカレスト）のジャーナリスト。 それは、指数関数技術、軍用ロボット工学の影響と、世界的なトレンド、都市化、長期的な地政学とのそれらの交差点に焦点を当てています。 彼はナポリに住んでいます。
