Как машинное обучение может помочь в разработке более индивидуальных методов лечения психических заболеваний

Психическое заболевание — это своего рода состояние здоровья, которое влияет на разум, эмоции или поведение человека (или на все три вместе). Это также влияет на физическое здоровье человека. Проблемы психического здоровья, такие как депрессия, шизофрения, синдром дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ), расстройство аутистического спектра (РАС) и т. д., сегодня широко распространены. Эксерт оценивает число людей во всем мире, страдающих психическими заболеваниями, в 450 миллионов человек. Не только взрослые, дети и подростки до 18 лет также подвержены риску психических расстройств. Психические заболевания также считаются основной причиной распространенных проблем со здоровьем населения. Например, депрессия является основной причиной инвалидности и может увеличить риск суицидальных мыслей и попыток самоубийства.

Машинное обучение и ИИ в современном мире по-разному трансформируют отрасль здравоохранения, и нейробиологи и врачи по всему миру находят способы использовать машинное обучение для лечения психических проблем. Первым шагом такого процесса является выявление раннего начала психических расстройств с помощью ИИ. В отличие от диагностики других хронических состояний, основанной на лабораторных тестах и ​​измерениях, психические заболевания обычно диагностируются с помощью самоотчета человека по специальным вопросникам, предназначенным для выявления определенных моделей чувств или социальных взаимодействий.

В связи с увеличением доступности данных о состоянии психического здоровья людей в настоящее время применяются технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Они могли бы помочь улучшить наше понимание состояний психического здоровья и были привлечены для оказания помощи поставщикам психиатрических услуг в улучшении принятия клинических решений.

ИИ как средство персонализированного ухода, расширенного доступа и поддержки

Инновации в области психического здоровья достигли высот несколькими способами благодаря генетической революции, которая помогает нам понять некоторые ключи к пониманию состояний психического здоровья. С другой стороны, нейровизуализация помогла нам понять работу мозга. Все эти процессы генерируют огромные структурированные и неструктурированные данные, которые можно использовать для предоставления индивидуального ухода.

Системы искусственного интеллекта могут помочь поставщикам медицинских услуг ориентироваться в этих ресурсах данных и собирать клинически действенные цели для улучшения ухода за пациентами. Делая это, поставщики могут предлагать более персонализированный и профилактический уход более целенаправленным образом.

Чат-боты, управляемые искусственным интеллектом, могут взаимодействовать с человеком в режиме реального времени. Они доступны 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, бесплатно, и они уменьшают стигму в отношении обращения за профессиональной помощью. Независимо от того, используются ли они в качестве самостоятельных средств лечения или в качестве дополнения к более традиционным консультациям, чат-боты обеспечивают дополнительный терапевтический контент. Во время нашего онлайн-исследования мы наткнулись на Woebot, который основан на принципах когнитивно-поведенческой терапии. Он имеет компонент эмпатии, адаптированный к сообщениям, которые посылает человек. Он предназначен для нацеливания на тягу и побуждения и помогает людям лучше осознавать свои модели мышления, мышление, связанное с настроением, тревогу, депрессию, а также побуждение и тягу к употреблению.

Машинное обучение и психическое здоровье: как это сочетается?

Специалисты по данным в области здравоохранения во всем мире используют модели машинного обучения для разработки планов лечения пациентов, чтобы обнаружить начало любого заболевания, которое может возникнуть. Кроме того, это можно эффективно использовать для расчета рисков того, что у человека будет диагностировано какое-либо расстройство.

Что делает машинное обучение таким полезным сегодня, так это то, что в прошлом понимание диагноза основывалось на средних групповых показателях и статистических данных по популяциям. Однако машинное обучение позволяет клиницистам персонализировать данные с помощью шаблонов.

Два основных способа, с помощью которых машинное обучение меняет подход к лечению психических заболеваний:

1. Определение биомаркеров и разработка планов лечения

Лечение проблем с психическим здоровьем следует за повторяющимся процессом проб и ошибок, прежде чем принять решение о консолидированных и правильных планах действий. Конечно, медицинский диагноз не должен следовать за такими повторяющимися кругами проб и ошибок. Однако, поскольку источники психических проблем различны у каждого пациента, включая симптомы и расстройства, вполне естественно, что такой процесс будет следовать примеру при диагностике психических расстройств.

В человеческом теле отслеживаются физические биомаркеры, чтобы увидеть, нормально ли функционирует тело. Точно так же поведенческие биомаркеры для выявления таких состояний, как депрессия и тревога.

Алгоритмы машинного обучения могут помочь нам определить ключевые поведенческие биомаркеры, чтобы помочь специалистам в области психического здоровья решить, подвержен ли пациент риску развития психического расстройства. Кроме того, алгоритмы могут помочь в отслеживании эффективности плана лечения.

Это сводится к биологии каждого пациента, триггерам и реакциям на стресс и состояния, такие как депрессия. Проблема в том, что многие симптомы психических расстройств совпадают. Хотя известны некоторые критические показатели психических расстройств, план лечения методом проб и ошибок вряд ли приемлем. Алгоритмы машинного обучения предоставляют психиатрам и специалистам в области психического здоровья средства для выявления даже подтипов различных расстройств и разработки более конкретных планов лечения и дозировок лекарств.

2. Прогнозирование кризисов

В случае психического здоровья некоторые состояния более склонны к ситуационным кризисам, таким как панические атаки, маниакальные состояния, психозы и т. д. Кроме того, определенные состояния, такие как биполярность и шизофрения, имеют более высокий риск ситуационных кризисов.

Алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать данные, предоставленные самими собой, и пассивные данные со смартфонов и социальных сетей, чтобы определить, запланирован ли эпизод. Есть несколько индикаторов, которые предсказывают эпизод, исходя из модели стресса, изоляции или воздействия триггеров.

Проблемы

ML и AL являются относительно новыми методами лечения, связанными с психическим здоровьем, и вполне разумно, чтобы мы гарантировали, что они приносят пользу, а не вредят!

  • Одной из основных проблем в приложениях для психического здоровья на основе ИИ является вовлечение пациентов, которое становится критическим фактором успеха любых таких приложений. Трудно обеспечить, чтобы люди регулярно возвращались, чтобы взаимодействовать с такими приложениями.
  • Кроме того, разработчики и исследователи должны убедиться, что они оснащают эти инструменты надлежащей защитой для пациентов с высоким риском. Паттерны, определяющие таких пациентов с высоким риском, часто случайны, что делает такие выводы ложными.
  • Данные, используемые для обучения моделей ИИ, имеют решающее значение для их клинической полезности. Качество данных может быть особенно сложным, когда речь идет о психиатрической помощи.
  • Также необходимо иметь разнообразные выборки для обучения этих моделей, потому что использование только одного региона, одной клиники или одной популяции может привести к перекосам в модели. Эти инструменты должны быть созданы с нуля с очень разнообразным подходом — нужно работать с пациентами и учитывать вклад клиницистов, специалистов по данным и регулирующих органов.

Вам нравятся наши блоги об AI-ML и здравоохранении? Вот еще несколько советов для чтения.