برای اهداف نمایندگی | اعتبار عکس: Getty Images
داستان تا اینجا: ما در دنیایی زندگی می کنیم که در آن درمان یک متن دور است. پردازش زبان طبیعی (NLP)، شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI)، رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا زبان انسانی را که منعکس‌کننده درک انسان است، درک و تفسیر کنند. در مراقبت های بهداشت روان، ما در حال حاضر شاهد تحول سریع موارد استفاده از هوش مصنوعی با دسترسی مقرون به صرفه به درمان و پشتیبانی بهتر برای پزشکان هستیم.
چگونه به بیماران کمک می کند؟
ننگ بیرونی و درونی در سراسر جمعیت و کشورها وجود دارد. برنامه‌های NLP از طریق پلت‌فرم‌های مبتنی بر متن و دستیاران سلامت روان مجازی، حریم خصوصی و ناشناس بودن را فراهم می‌کنند که می‌تواند رفتار کمک‌جویی را بهبود بخشد. برای کاربران، ربات چت می تواند آنها را در قالب بندی مجدد افکار، اعتبار بخشیدن به احساسات و ارائه مراقبت شخصی، به ویژه در غیاب حمایت انسانی، پشتیبانی کند. این نه تنها زمانی که یک درمانگر در دسترس نیست مفید است، بلکه به بهبود نتایج سلامت بیمار و همچنین مراقبت حضوری کمک می کند. درمان سلامت روان مستلزم تداوم مراقبت برای اتخاذ رویکردی جامع‌تر و کاهش موارد عود است. به عنوان مثال، دستیارهای دیجیتال درمانی می توانند به شما کمک کنند تا منابعی را برای مقابله سالم در موارد پریشانی، غم و اندوه و اضطراب به شما معرفی کنند. از آنجایی که این ربات‌های چت مقیاس‌پذیر، مقرون‌به‌صرفه و 24×7 در دسترس هستند، بنابراین می‌توانند در برنامه‌های سلامت موجود ادغام شوند. علاوه بر این، شرکت‌هایی که ربات‌های چت می‌سازند، باید به طور فعال دامنه ارائه خدمات را از طریق مشارکت و همکاری برای خدمات بعدی مانند ارجاع، درمان حضوری یا مراقبت‌های بیمارستانی، در صورت نیاز، گسترش دهند.
چگونه به پزشکان کمک می کند؟
بیماری‌های روانی منشأ پیچیده‌ای دارند و طراحی یک پروتکل ساده یا تشخیص سریع و دقیق را دشوار می‌سازد. با استفاده از مجموعه داده های گسترده، ابزارهای هوش مصنوعی می توانند به خلاصه کردن اطلاعات از جمله یادداشت های بالینی، مکالمات بیمار، تصاویر عصبی و اطلاعات ژنتیکی کمک کنند. این می تواند به پزشکان کمک کند تا با کل تاریخچه بیمار آشنا شوند و در زمان با ارزش در طول جلسات صرفه جویی کنند.
پیشرفت های اخیر در برنامه های NLP توانایی پیش بینی پاسخ به داروهای ضد افسردگی و داروهای ضد روان پریشی را با تجزیه و تحلیل فعالیت الکتریکی مغز، تصاویر عصبی و بررسی های بالینی نشان داده است. چنین قابلیت پیش بینی می تواند تصمیمات درمانی را ساده کند و خطر مداخلات ناکارآمد را به حداقل برساند. برخی از ربات‌های گفتگو همچنین در حال ایجاد سیستم‌های تریاژ الکترونیکی هستند که می‌توانند زمان انتظار را به میزان قابل توجهی کاهش دهند و ساعت‌های بالینی ارزشمند را آزاد کنند. با بهبود پهنای باند، ارائه دهندگان سلامت روان می توانند نسبت بیشتری از زمان را به بیماری های روانی شدید، مانند اختلال دوقطبی و اسکیزوفرنی، که در آن مراقبت های تخصصی مورد نیاز است، اختصاص دهند.
بعدش چی؟
پتانسیل و نوید بسیار زیادی در این برنامه ها وجود دارد و ما انتظار داریم که شاهد پذیرش رو به رشد باشیم. در آینده، شرکت‌ها باید این برنامه‌ها را با استفاده از مجموعه داده‌های گسترده‌تر جمعیتی برای به حداقل رساندن سوگیری اصلاح کنند. این برنامه‌ها همچنین می‌توانند مجموعه وسیع‌تری از شاخص‌های سلامت را برای یک تجربه مراقبت جامع از بیمار در بر گیرند. اگر این برنامه ها با چارچوب مفهومی برای بهبود نتایج سلامت هدایت شوند و به طور دقیق و مستمر آزمایش شوند، ما انتظار موفقیت بیشتری از این برنامه ها داریم.
در تعقیب نوآوری، دولت ها و موسسات باید با اطمینان از رعایت استانداردهای جهانی انطباق، ایمنی و رفاه کاربر را در اولویت قرار دهند. همانطور که این برنامه ها تکامل می یابند، ما باید در به روز رسانی باورها، قوانین و مقررات حاکم، و تقاضای استانداردهای بهتر مراقبت ادامه دهیم.
Iti Bhargava و Namrata Rao محققین سلامت روان در هند هستند و Manmath Goel یک سرمایه گذار مراقبت های بهداشتی است.