近年、私たちはデジタルの医師や看護師の可能性について多くのことを耳にします。AI が私たちの福祉に直接関与する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、一般大衆がまだ完全に満足しているものではありません。
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？
その影響はすべて、AI をこの分野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で最も有望な分野は、計算精神医学と、カウンセリングや治療サービスを提供できる専門的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
精神疾患は診断が難しいことが知られています。 現在、診断は、専門家によって精神障害として分類され、精神障害の診断および統計マニュアル (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、現在のバイオマーカーと観察によって収集された症状が不足しているため、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。ある人の不安尺度で XNUMX が、別の人にとっては XNUMX である場合もあります。
AIが人間の専門家を支援したり、人間の専門家に取って代わったりする可能性のある方法のXNUMXつは、グループによって提供されています 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、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、特定の治療介入が効果的な場所と時期を確認し、予防的な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
身体疾患と同様に、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、疾患の経過を予測し、最適な治療経路を選択するのに役立てることができます。 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できます。
最高の抗うつ薬を予測する
機械学習を使用した例は、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、治療の有効性は、患者を介入に合わせることによって改善できます。
fMRI画像の分析に加えて、計算精神医学の顔、倫理的、精神的、実用的、技術的問題。 たとえば、アルゴリズムに必要な非常に個人的なデータの巨大なアーカイブは、サイバーセキュリティの問題をすぐに引き起こします。 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。 汚名を着せられることへの患者の恐怖と助けを求めたがらないことを克服するのに役立つバリア。
チャットボットの開発
セラピストの不足と患者の当惑への対応として、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が生まれました。 会ったことのないセラピストに問題を開示することをためらうことが多い患者は、AI ベースのツールで警戒を緩め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、ケアを必要とするより広い範囲の人々に適用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 ビデオと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ています。 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、専門家が患者の経過を追跡し、危機の時期を特定し、パーソナライズされたケア 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、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を尋ねます。 あなたの気持ちを「聞く」、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 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) によって開始されました。 目的？ うつ病や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作業します。 プログラムは、患者の顔の 66 点を観察し、患者の発話速度と休止の長さを検出します。 エリーの行動、動き、言葉遣いは、あまりにも人間的とは思えない範囲で本物のセラピストのものを模倣しています。
社会的孤立を防ぐ
AI を活用したチャットボットが対処できるもう XNUMX つの問題は、極度の社会的孤立と、精神疾患に苦しむ人々の間に密接な社会的関係を構築することの難しさです。 このようなチャットボットは、インターネット上のソーシャル ネットワーキング サイトと組み合わせることで、帰属意識を高め、積極的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ユース メンタルヘルスのナショナル センター オブ エクセレンスは、モデレート オンライン ソーシャル セラピー (MOST) プロジェクトを開始しました。 若者が精神病やうつ病から回復するの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。
---
最近の発展は、私たちがま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、これにより、手頃な費用でより良いアクセスとより良いケアが実現します。 しかし、AI がメンタルヘルス障害のモデルを構築する場合、私たちは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「普通」とは何かを定義でき、それは道具や棍棒として使われるのだろうか?
脳を研究するために人工知能を適用する際に覚えておくべきことは、性格を定量化可能な要因の組み合わせに還元したり、特異性の問題を見つけることなく精神障害を分かりやすく説明したりしない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、ルーマニアで数冊の本を出版している作家であり、グループ「Anticipatia」（ブカレスト）のジャーナリストでもあります。 指数関数的な技術、軍用ロボット工学、およびそれらと世界的な傾向、都市化、長期的な地政学との交差点の影響に焦点を当てています。 彼はナポリに住んでいます。
