След като в пандемията много от колегите преминахме към работа онлайн и нуждата от услугите ни се повиши, сега навлизаме в нова ера на развитие – ерата на AI a.k.a. изкуствен интелект. Вече се правят изследвания и експерименти в областта на психичното здраве с използване на изкуствен интелект.
Преди да се навлезем по-дълбоко в темата е важно да въведем и разграничим следните понятия:
• Изкуствен интелект (AI) – разработване на програми, които да имитират човешкото поведение (да се държат така, както би се държал човек).
• Машинно обучение (ML) – множество от AI, което позволява на програмата да се учи, като търси модели в алгоритмите и се опитва да прави прогнози.
• Дълбоко обучение (DL) – специфичен тип програма, която имитира как работи човешкият мозък (да мисли по начина, по който човек би мислил).
Важно е да разберем тези разлики, тъй като AI е общоприет термин и за ML и DL, но има значителни разлики между видовете.
Какво се случва текущо в областта на психологията и изкуствения интелект?
Обработката на естествен език (Natural Language Processing) е метод, който използва машинно обучение за обработка и разбиране на човешкия език. В грижата за психичното здраве професионалистите използват NLP, за да анализират езика, използван от клиентите по време на терапевтични сесии. Този процес определя какво да се включи в специфичния речник между терапевта и клиента, когато сесиите са успешни. С NLP терапевтите могат да гарантират, че терапията се предоставя на клиентите им с най-високо качество.
ML разпознава модели в езика на пациентите и техните изявления.
Препис с тези данни се създава и анализира въз основа на минали набори от данни. След това моделите се идентифицират автоматично от алгоритъма за машинно обучение. На основа на тези модели, практикуващият може да се насочи към специфичните нужди на пациента и да приспособи неговата програма за лечение, което води до по-ефективни резултати.
Базирана в Англия компания ieso създава онлайн платформа за предоставяне на психологическа помощ, използвайки ML за идентифициране на езиковите модели на клиентите. Организацията използва това, което наричат „цикъл лечение-данни-подобряване“. Чрез този процес те събират изследователски модели от хиляди сесии на лечение и използват тези минали данни, за да подобрят лечението на различни състояния като депресия и тревожност.
Изнесените от тях резултати са: с 1/3 по-висок процент на възстановяване от терапията лице в лице, което показва бъдеще за онлайн психологическо лечение, базирано на AI. Техните услуги също намаляват списъците с чакащи клиенти с 30%, като по този начин пациентите се лекуват по-бързо.
Терапевтите използват AI, за да разберат по-добре ефективността на терапията и да я адаптират в зависимост от симптомите и напредъка на клиента им.
Един пример за това се прави чрез наблюдение на говорните модели на клиентите. Например, монотонният глас може да е признак на депресия, а бързата реч може да е признак на мания. Понякога промените в речта и езика не са толкова забележими. Алгоритмите на AI могат да бъдат обучени да идентифицират тези фини промени чрез маркиране на речевите сигнали или модели.
Изявленията, направени от клиентите по време на сеанс, също са силен индикатор за това как те напредват. Не само AI е част от подобряването на лечението, но терапевтите също използват ML за автоматизиране на преписи в сесии за консултиране и анализ на изявленията на клиентите спрямо набори от данни, за да обосноват техния напредък.
Една област, в която AI става все по-разпространена, е когнитивно-поведенческата терапия (КПТ). При КПТ езикът на пациента се измерва с помощта на наблюдателно кодиране. Кодирането чрез наблюдение сегментира и транскрибира аудио и/или видеозаписи на индивидуални сесии за консултиране, което традиционно се извършва ръчно и изисква много време и труд.
Кодирането на езика на пациента сега е автоматизирано с DL, като твърденията се кодират в една от двете категории: „реч за промяна“ – всеки език, който напредва към промени в емоциите и поведението, и „реч срещу промяна“ – език, който индикира съпротива.
Например, пациент, който прави изявление като: „Никога няма да се оправя“, би бил пример за реч срещу промяна. За разлика от това, изявление като „Ще направя всичко необходимо за да се оправя“ би било пример за реч за промяна. Проследяването на тези твърдения е от решаващо значение, тъй като терапевтите могат да ги използват, за да преценят дали са необходими корекции в терапията.
Приложенията за терапия с изкуствен интелект могат да намалят симптомите на тревожност и депресия. Едно проучване, изследващо приложение за терапия с изкуствен интелект, наречено Youper, установява намаляване на тревожността с 24% и депресията с 19% през първите две седмици от лечението.
Приложението съчетава възможности за телемедицина и AI, за да насърчи ангажираността на пациентите и да подсили услугите за психично здраве. Apps като Youper предлагат на пациентите различни дистанционни услуги, от безплатни оценки на психичното здраве с изкуствен интелект до терапевтични упражнения за емоционална регулация. Приложенията за терапия с изкуствен интелект също дават възможност на психолозите да ползват автоматизации при събиране на данни за симптомите и историята на клиентите, данни за рисковите фактори и дори правене на рутинна проверка на текущото състояние.
AI се използва вече и в психоонкологията. 50,7% от онкоболните пациенти имат симптоми на тревожност, а 46,8% – на депресия. Чрез използването на AI лекарите получават по-цялостно разбиране за психичното здраве на пациента и могат да използват това знание, за да задоволят по-добре нуждите му. AI събира обратна връзка. След това лекарите получават достъп до тези данни.
Очевидно е, че физическото и психическото здраве са взаимосвързани и е доказано, че оптимистичната нагласа подобрява физическото състояние. Според мета-анализ на 83 проучвания е установено, че оптимизмът повлиява положително сърдечно-съдови заболявания, рак, хронична болка и намалява смъртността. Хората с по-положителен поглед към живота са склонни да бъдат по-здрави и да живеят по-дълго.
Посттравматичното стресово разстройство (PTSD) е предизвикателно за лекуване. Клиентите с PTSD често са чувствителни на тема разкриване истината за вътрешните им преживявания. Трудно споделят. Според едно проучване 28% от клиентите са признали, че са дали на терапевта си невярна информация и са скрили някои истини за преживяванията си (Източник: Futurism).
Понастоящем AI се използва за лечение на посттравматично стресово разстройство чрез виртуална терапия. Виртуален терапевт с изкуствен интелект подпомага лечението на проблеми с психичното здраве.
Вземете например Ели – виртуален терапевт, създаден от Института за създаване на технологии към Университета на Южна Калифорния, който е проектиран да открива признаци на депресия при PTSD чрез проследяване на реакции към визуални и вербални знаци. AI работи в тандем със специалист по психично здраве като събира данни, научавайки неща за клиента, които иначе не биха били разкрити.
Хората с психични заболявания са два пъти по-склонни да страдат от зависимости. С приложение, наречено Sober Grid, AI се използва за прогнозиране на риска от рецидив чрез анализиране на езика, използван от потребителя на приложението. Компанията събира данни от повече от 120 000 зависими в различни етапи на възстановяване, за да обучи алгоритъм, който разпознава и прогнозира кога настъпват рецидиви и какъв вид комуникация го предшества. Когато приложението установи, че има вероятност човек да се върне към заболяването, то незабавно предлага различни видове подкрепа, като например когнитивно-поведенческа терапия или свързване на потребителя с наличен терапевт.
Trycycle е друг пример за компания, която използва данни, за да прави прогнози за рецидив. Тяхната система следва три стъпки:
• Самооценка: лицето, което се възстановява редовно се насърчава да изпраща записи в дневника чрез мобилното си устройство.
• Алгоритъм: за да се оцени здравословното състояние на клиента, входящите данни се оценяват с помощта на патентовани алгоритми и терапевтите имат пряк достъп до тази информация.
• Табло за терапевт: събраните данни определят риска от рецидив на всеки човек в реално време.
Възникват някои отворени въпроси. Например как прозрачността на данните в приложенията, събирането и съхраняването на данни от компаниите разработчици, подсигуряват конфиденциалност на клиентите? Доколко е етично и морално AI да се обучава въз основа на опита на само някои подбрани специалисти и как подсигуряваме тяхната висока професионалност и експертиза? Липсата на правилния талант и екипно сътрудничество често води до неуспешни алгоритми. Доклад от 2018 г. изчислява, че 85% от проектите за изкуствен интелект ще се провалят и ще доведат до грешни резултати до 2022 г.
Когато говорим за здраве, говорим за висока отговорност. Ако хората трябва да преминат през значителен процес на акредитация, за да станат психолози и психотерапевти, не трябва ли машините да правят същото? Алгоритмите и машините трябва да бъдат тествани и валидирани, за да се гарантира, че работят правилно и са подходящи за работа в различни сценарии за психично здраве. Кой ще сертифицира този процес на акредитация?
Ще измести ли AI живите хора терапевти?
Университетът на Илинойс Чикаго в момента провежда 5-годишно проучване, при което изследователите комбинират AI гласова технология с терапия за решаване на проблеми (PST). Това ще бъде систематичен подход за подпомагане на хората да се съсредоточат върху подобряването на своите когнитивни и поведенчески способности чрез лечение на психичното здраве.
В тяхното проучване виртуален агент с изкуствен интелект, наречен Lumen (приложение, подобно на Alexa), което се активира с глас, се използва за предоставяне на умения за решаване на проблеми на пациенти с умерена тревожност и/или депресивни симптоми. Клиентите завършват осем индивидуални сесии за консултиране, за да идентифицират стресора в живота си, а съветникът с изкуствен интелект ги обучава да определят цели и възможни решения. След като решенията се сравнят, се установява действие за прилагане на избраното решение на практика.
Д-р Джун Ма, професор и ключов изследовател в това проучване, казва, че вместо да замени специалистите по психично здраве, мотивацията на изследването е „да се опита да използва най-новите технологии като средство за подобряване на достъпа до доказана психотерапия“. По този начин изследователите се надяват да „подобрят обхвата и въздействието на психотерапията“, като същевременно минимизират бариерите пред грижите за психичното здраве за хората, които се нуждаят най-много от тях.
Резултатите от проучването ще бъдат публикувани през 2025 г. и биха могли да демонстрират бъдещето на използването на AI за подобряване на лечението на психичното здраве.
Така, че не трябва да очаквате бъдещият ви терапевт да бъде робот, освен ако не го предпочитате по този начин. Това, което можете да очаквате са напреднали технологии, които помагат да направите лечението си по-ефективно и достъпно.
Източник: CENGN by Gabriella Mazza, 2022
