AI-ის ტექნოლოგიები უკვე აქტიურად გამოიყენება მენტალური ჯანმრთელობის დიაგნოსტიკისთვის, განსაკუთრებით ხმის ანალიზით დეპრესიისა და შფოთვის გამოვლენისას. ეს მოდელები იძლევიან უფრო ზუსტ შედეგებს, ვიდრე ტრადიციული მეთოდები, და მათ შეუძლიათ შეამჩნიონ ისეთი ნიშნები, რომლებიც შესაძლოა პაციენტს ვერ დაენახა. AI-ის გამოყენება ამ სფეროში არა მხოლოდ დიაგნოზის ხარისხს გააუმჯობესებს, არამედ მასშტაბურ მხარდაჭერასაც უზრუნველყოფს.
მენტალური ჯანმრთელობის დიაგნოსტიკა ტრადიციულად მოითხოვს პაციენტების ფსიქიატრთან პირად კონტაქტს, რაც შეიძლება თეორიულად საჭირო, მაგრამ პრაქტიკაში რთულად განსახორციელებელი იყოს. ფსიქიატრთან ვიზიტის დაგეგმვა შეიძლება თვეები გაგრძელდეს, ხოლო დიაგნოზი ხშირად სუბიექტური აღმოჩნდეს.
ამ პრობლემის გადასაჭრელად მეცნიერები ცდილობენ ახალი გზების გამონახვას დიაგნოსტიკის ავტომატიზაციისთვის. ხელოვნური ინტელექტი (AI), რომელიც პაციენტების ხმას აანალიზებს, მენტალური ჯანმრთელობის მდგომარეობების, როგორებიცაა დეპრესია და შფოთვა, გამოვლენისას მაღალი სიზუსტით გამოირჩევა. ზოგიერთი მოდელის შედეგები ტრადიციულ მეთოდებთან შედარებით უფრო ზუსტია.
AI მოდელები აანალიზებენ ადამიანის საუბრის აკუსტიკურ მახასიათებლებს, რათა გამოავლინონ სიმპტომები, რომელთა შესახებაც თავად პაციენტს შეიძლება არც ეჭვი ჰქონდეს. აქცენტს აკეთებენ ხმის ტემბრზე, რიტმსა და ხმამაღლობაზე. ეს მოდელები პაციენტების ხმებში პოულობენ ისეთ ნიმუშებს, რომლებიც ადამიანის ყურით აღქმადია და ტრადიციულ მეთოდებს არ შეუძლია მათი აღქმა.
AI ტექნოლოგიის გამოყენება მენტალურ ჯანმრთელობაში
ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება მენტალური ჯანმრთელობის დიაგნოსტიკაში სიახლე არ არის. დიდი ენის მოდელები (LLM) იყენებენ ტექსტებს და ინტერვიუების ტრანსკრიპტებს, რათა გამოავლინონ ფსიქოლოგიური მდგომარეობების ნიშან–თვისებები. თუმცა, ტექსტზე დაფუძნებული მოდელები შეზღუდვებს აწყდებიან: კულტურულმა ნიუანსებმა, ენის ბარიერებმა და განსხვავებულმა სითხის დონემ შეიძლება შედეგები გააუარესოს.
სწორედ ამიტომ, ახალი მეთოდები ყურადღებას ამახვილებენ არამარტო სიტყვებზე, არამედ იმაზე, თუ როგორ საუბრობენ ადამიანები. მაგალითად, სამხრეთ–ცენტრალურ მინძუს უნივერსიტეტში შემუშავებული AI მოდელი პაციენტის ხმის უმნიშვნელო ცვლილებებს სწავლობს, რათა გამოავლინოს დეპრესიის ნიშნები. ეს მოდელი “პრეპტრეინინგს” იყენებს, რათა აღიქვას კომპლექსური ხმოვანი ნიმუშები, რომელიც მოიცავს რიტმის, ტემბრისა და ხმის ხარისხის ცვლილებებს. ამის შემდეგ, სისტემა “ფაინ–ტუნინგის” მეთოდით სპეციალურად დეპრესიის დიაგნოსტიკისთვის ერგება.
პერსპექტიული შედეგები
2023 წელს Nature Scientific Reports-ში გამოქვეყნებული კვლევის მიხედვით, ეს AI მოდელი 96%-ით ზუსტად ამოიცნობს დეპრესიას და 95%-ით განსაზღვრავს მდგომარეობის სიმძიმეს. სხვა მეთოდებიც პერსპექტიულია: სორბონის უნივერსიტეტის მკვლევრებმა შეიმუშავეს მეთოდი, რომელიც ხმის ტალღებს აანალიზებს და ავლენს სხვადასხვა მენტალურ პრობლემებს. აქცენტი კეთდება არა სიტყვებზე, არამედ ხმაზე, რომელიც საშუალებას აძლევს მოდელს უფრო ფართო აუდიტორიაზე იმუშავოს და მხარი დაუჭიროს სხვადასხვა ენობრივი ჯგუფების პაციენტებს.
ტექნოლოგიის პოტენციური გამოყენება
ამ მეთოდებს აქვთ მასშტაბური პოტენციალი. ხმოვანი ტალღების ანალიზი შესაძლებელს ხდის პაციენტების შეფასებას მაშინაც კი, როდესაც მათ საკუთარი მენტალური მდგომარეობის აღწერა უჭირთ. ეს მეთოდი სასარგებლოა იმ ქვეყნებში, რომლებშიც მენტალური ჯანმრთელობის პროფესიონალების რაოდენობა შეზღუდულია. AI-ს შეუძლია დაეხმაროს ექიმებს პაციენტების სწრაფი დიაგნოსტიკისა და მონიტორინგის პროცესში.
მიუხედავად წარმატებული დიაგნოსტიკისა, ეს მხოლოდ პირველი ნაბიჯია. სხვადასხვა პაციენტს, ერთი და იმავე მდგომარეობის მიუხედავად, შეიძლება განსხვავებული მკურნალობა სჭირდებოდეს. AI-ის დახმარებით შესაძლებელი იქნება უფრო პერსონალიზებული მკურნალობის დაგეგმვა, რაც მენტალური ჯანმრთელობის სფეროში პროგრესს კიდევ უფრო გააღრმავებს.
წყარო: The Economist
