Технология искусственного интеллекта (ИИ) может произвести революцию в области психиатрии, повысив точность диагнозов и терапевтических решений, хотя бы благодаря своей способности наблюдать, анализировать и обрабатывать огромные объемы данных в короткие сроки. Несмотря на этот потенциал, многие психиатры не спешили внедрять технологию ИИ и вскоре могут оказаться в стороне, поскольку мир медицины и мир в целом внедряют ИИ с невероятной скоростью.
Одной из проблем с внедрением ИИ в психиатрии является отсутствие доверия к этой технологии среди некоторых клиницистов. Исследование, опубликованное в JAMA Network Open, показало, что только 11% психиатров готовы использовать алгоритм ИИ для диагностики. Авторы исследования предположили, что такое недоверие может быть связано с опасениями по поводу надежности и точности алгоритмов ИИ.
Еще одна проблема — потребность в больших объемах высококачественных данных для обучения алгоритмов ИИ. В психиатрии это может быть особенно сложно, потому что данные о психическом здоровье часто являются конфиденциальными и защищены законами о конфиденциальности. В результате может быть сложно собрать и поделиться достаточным количеством данных для разработки надежных алгоритмов ИИ.
При этом проблемы, заложенные в DSM и ICD, можно легко решить с помощью ИИ. Статистическая классификация симптомов в настоящее время является основной системой для определения психического расстройства. В то время как человеческий мозг — замечательная машина, и метаанализ, систематические обзоры и ручные сборы были великолепны на протяжении веков, пришло время усовершенствовать способы сбора, анализа и классификации этих расстройств, а также с последними разработками ИИ и МО ( Стоит ли упоминать ChatGPT сейчас? :) это проще простого.
Были достигнуты некоторые заметные успехи в использовании ИИ в психиатрии. Например, исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Франциско разработали алгоритм искусственного интеллекта, который смог точно предсказать, какие пациенты с депрессией выиграют от когнитивно-поведенческой терапии (КПТ). Алгоритм смог достичь точности 80% по сравнению с точностью 60%, достигнутой врачами-людьми.
Другой пример взят из исследования, опубликованного в The Lancet Digital Health, в котором исследователи разработали алгоритм ИИ, способный точно предсказать, какие пациенты с шизофренией положительно отреагируют на антипсихотические препараты. Алгоритм смог предсказать ответ с точностью 74% по сравнению с точностью 61%, достигнутой врачами-людьми.
В Behavidence после полной анонимизации нашего процесса адаптации мы привлекли более 50 000 пациентов для обучения наших моделей ИИ. Наши алгоритмы ИИ достигли точности +80% в обнаружении депрессии, тревоги, стресса и послеродовой депрессии. Насколько нам известно, это самый точный и надежно обученный набор моделей психиатрического ИИ в своем роде.
Мы начали ощущать изменения в отрасли: все больше и больше клиницистов используют нашу технологию, чтобы помочь с наблюдениями на основе больших данных, которые генерируют ежедневную оценку психического здоровья для достижения лучших результатов в отношении здоровья и снижения стоимости лечения.
Изменения обнадеживают, но Behavidence, ее партнеры и конкуренты (я имею в виду Apple, Biogen, Healthyrhythms и др.) должны подтолкнуть эту отрасль к полной перестройке, пока не стало слишком поздно. Можете ли вы представить DSM или ICD полностью автоматизированными с классификационными моделями, работающими в режиме реального времени на данных реальных пациентов?
Очень скоро мы поделимся новаторскими новостями в этой области!
Следите за обновлениями.
