A mundet Inteligjenca Artificiale të Përmirësojë Diagnostikimin Psikiatrik?

Përmbajtje

• Lexime Thelbësore të Psikiatrisë
• Integrimi i Kujdesit Psikiatrik në Praktikat e Kujdesit Parësor

Besoj se kjo inteligjencë artificiale do të jetë partneri ynë. Nëse e keqpërdorim, do të jetë rrezik. Nëse e përdorim si duhet, mund të jetë partneri ynë.

—Masayoshi Biri

Mjerisht, për shumë njerëz qasjet aktuale psikiatrike dhe psikologjike nuk ofrojnë qartësi ose lehtësim të mjaftueshëm. Ndryshe nga shumë sëmundje tradicionale "fizike", të cilat shpesh karakterizohen më mirë (megjithëse shumë ende kundërshtojnë të kuptuarit), sëmundja psikiatrike paraqet sfida për mjekësinë për shkak të kompleksitetit masiv të trurit dhe mendjes, duke e bërë historikisht të vështirë zhvillimin e mjeteve për vlerësimin dhe trajtimin. Deri relativisht kohët e fundit, kategoritë diagnostikuese bazoheshin në vëzhgimin klinik dhe analizën statistikore të simptomave dhe përgjigjeve të trajtimit, duke bërë një shkencë të papërsosur. Ndërsa kjo situatë ende qëndron e vërtetë në një masë shumë të rëndësishme, në agimin e shekullit të 21-të ne filluam të shohim zhvillimin e mjeteve më të fuqishme si rezultat i përparimeve në vlerësim dhe analizë llogaritëse, duke dhënë shpresë për përmirësim në të ardhmen. Duke kuptuar më mirë funksionin e trurit në shëndet dhe sëmundje, dhe duke bërë lidhje biologjike me psikologjinë dhe mendjen, ndarja trup-mendje, fiziko-mendore po ngadalësohet duke u kapërcyer.

Gjendja e artit.

Një nga kufizimet e diagnozës aktuale psikiatrike është se shumë kushte mbivendosen. Ankthi, shqetësimet e humorit, frika, vështirësia me përqendrimin dhe kujtesën, ndryshimet e nivelit të energjisë dhe një sërë simptomash të tjera ndahen në shumë diagnoza. Të paktën 50 për qind e pacientëve marrin më shumë se një diagnozë psikiatrike, e cila ndonjëherë është rezultat i murrizit diagnostik dhe nganjëherë rezultat i kushteve aktuale të bashkë-ndodhjes.

Njerëzit që vizitojnë më shumë se një ofrues mund të diagnostikohen ndryshe, duke çuar në konfuzion, tendosje të besimit dhe komplikuar planifikimin e rimëkëmbjes. Zhvillimi i modeleve më të sakta të shëndetit mendor është i domosdoshëm, duke pasur parasysh që ankthi dhe depresioni shkaktojnë produktivitetin dhe ngarkesën më të madhe të humbur në të gjithë botën (p.sh. Organizata Botërore e Shëndetësisë), dhe trajtimet aktuale në përgjithësi janë shumë efektive për vetëm 30 përqind të pacientëve. Ekziston një nevojë e qartë për qasje më të sakta diagnostike, për zhvillimin e testeve të vlefshme biologjike ("biomarker") dhe për lidhjen e diagnozës me trajtime dhe plane trajtimi më efektive. Ndërsa nomenklatura aktuale diagnostike përfaqëson përpjekjen më të mirë deri më sot, metodat e reja po bëhen të disponueshme për të kuptuar më mirë shëndetin psikologjik.

Afrimi i diagnozës psikiatrike duke përdorur mjete matematikore për të kërkuar modele të qëndrueshme të qenësishme në të dhënat klinike premton avantazhe mbi qasjet diagnostike konvencionale, të cilat i nënshtrohen gabimit nga paragjykimi njerëzor (pavarësisht nga analiza statistikore) dhe rrezikut të mbajtjes së kategorive të njohura në favor të më shumë qasje të sakta, Njerëzit kanë tendencë t'i rezistojnë ndryshimeve dhe ndërsa më të rejat nuk janë gjithmonë më të mira, të qenit i hapur për qasje të reja me mendime e çon kujdesin shëndetësor përpara. Mësimi makinerik është një mjet i fuqishëm për shikimin e grupeve masive të të dhënave dhe zbulimin e modeleve të dobishme në të dhëna që teknikave të tjera u mungojnë. Duke përdorur qasje të tipit AI, studiuesit mund të përdorin fuqinë e llogaritjes për të parë qëndrueshmërinë në mënyrën se si simptomat ndahen në kategoritë e marra diagnostike për të zhvilluar perspektiva "transdiagnostike". Ndërsa kjo është bërë në një farë mase me adoleshentët, të mësuarit makinerik nuk është aplikuar në psikopatologjinë e të rriturve.

Drejt një qasje transdiagnostike ndaj psikiatrisë së të rriturve.

Në mënyrë që të fillojnë të identifikojnë tiparet transdiagnostike të çrregullimeve të ndryshme tek të rriturit, Grisanzio dhe kolegët (2018) punuan me 497 të rritur me prejardhje të ndryshme demografike, përfshirë 248 me çrregullime të mëdha depresive, PTSD dhe çrregullime paniku dhe 249 njerëz pa diagnoza psikiatrike. Ata zgjodhën këto tre diagnoza për të punuar, sepse ato janë të zakonshme dhe pjesëmarrësit shpesh kishin marrë diagnoza shtesë duke përfshirë ADHD, çrregullim ankthi të përgjithësuar, çrregullim obsesiv-kompulsiv, distimia dhe çrregullimi afektiv sezonal. Ata përjashtuan pjesëmarrësit me çrregullime të përdorimit të substancave, dëmtime të trurit dhe kushte të tjera të cilat do të ndërhynin në procedurat e testimit.

Ata vlerësuan pjesëmarrësit duke përdorur mjete diagnostikuese të pranuara, përfshirë Shkallën e Vlerësimit të Depresionit Hamilton, Intervistën Klinike të Strukturuar për DSM-IV dhe të tjerët; shkallët e vetëraportimit për simptomat psikiatrike që matin gjendjet shpirtërore, ankthin, stresin, vetëvlerësimin, pashpresën dhe simptomat e tjera të panumërta duke përdorur Shkallën e Depresionit, Ankthit dhe Stresit; një bateri neurokognitive (IntegNeuro) për të vlerësuar funksionin njohës; EEG (elektroencefalograma) për të vlerësuar aktivitetin themelor të trurit; dhe kapaciteti ditor funksional duke përdorur Indeksin e Shkurtër të Rezistencës së Rrezikut për Shfaqjen.

Të dhënat u analizuan së pari duke përdorur "analizën e përbërësit kryesor" për të identifikuar trendet në masat kryesore klinike, pasuar nga një analizë "e mbikëqyrur" duke përdorur një qasje të të mësuarit makinerik që nuk kërkon kontributin njerëzor, por përkundrazi identifikon në mënyrë të pavarur grupe të rëndësishme të pranishme brenda të dhënave. Më në fund, përveç testimit të grupit kryesor prej 497 pjesëmarrësish, ata përsëritën të njëjtat masa në një grup krejtësisht të ndryshëm prej 381 të rriturve, për të siguruar një "mostër të pavarur të vlerësimit" për të konfirmuar vlefshmërinë e rezultateve. Gjetjet e tyre qëndruan të vërteta si për subjektet e testit primar ashtu edhe për grupin e pavarur të vlerësimit, duke sugjeruar zbatueshmëri të fortë.

Në analizën themelore ("analiza e përbërësit kryesor" ata zbuluan se 3 faktorë zënë pjesën më të madhe (71.2 përqind) të të dhënave klinike: anhedonia, zgjimi i ankthit dhe tensioni. Këta 3 faktorë përfaqësojnë simptoma klinike në të tre kategoritë kryesore diagnostike dhe bashkë - kushte që ndodhin. Analiza e mbikëqyrjes së të nxënit të makinës dha 6 grupe të pavarura: disponimi normativ (grupi i shëndetshëm i kontrollit), tensioni, zgjimi i ankthit, ankthi i përgjithshëm, anedonia dhe melankolia. Ja se si duket procesi i të mësuarit makinerisht:

Secila prej këtyre grupeve përfaqëson grupe statistikisht të ndryshme të simptomave, me gjurmët unike të gishtërinjve që kombinojnë paraqitje të ndryshme klinike, shënues neurokognitivë, aktivitet të EEG dhe statusin funksional. Përveç që kanë karakteristika të ndryshme klinike, 6 grupe ndryshonin dukshëm:

• Ngjallja shqetësuese: Funksionimi i dobët ditor, vështirësia më e madhe neurokognitive, veçanërisht kontrolli i dëmtuar njohës.
• Ankthi i përgjithshëm: Përgjigje më të larta të EEG në gjerësinë e brezit beta (zakonisht shoqërohet me aktivitet më të lartë të trurit) në korteksin parietal dhe funksionin ditor të paprekur.
• Melankolia: Funksioni më i dobët ditor, veçanërisht shoqëror.
• Anhedonia: Aktivitet më i lartë beta në korteksin frontal.
• Tensioni: Performanca mesatare nëpër borde, përkundër niveleve të larta të stresit.

Lexime Thelbësore të Psikiatrisë

Integrimi i Kujdesit Psikiatrik në Praktikat e Kujdesit Parësor