هوش مصنوعی (AI) آماده است تا روش تشخیص و درمان بیماری را متحول کند. به خصوص می تواند مفید باشد افسردگی زیرا می تواند تشخیص های دقیق تری بدهد و تعیین کند که کدام درمان ها بیشتر موثر هستند.
مقداری 20 درصد ما حداقل یک بار در زندگی خود دچار افسردگی خواهیم شد. سراسر دنیا، 300 میلیون مردم در حال حاضر افسردگی را تجربه می کنند، ص 1.5 میلیون استرالیایی ها هر لحظه ممکن است افسرده شوند.
بنابراین افسردگی توسط سازمان بهداشت جهانی به عنوان بزرگترین عامل بیماری در سراسر جهان.
بنابراین دقیقاً چگونه هوش مصنوعی می تواند کمک کند؟
تشخیص افسردگی ممکن است دشوار باشد
علیرغم شیوع آن، تشخیص افسردگی دشوار است. در واقع آنقدر سخت است که پزشکان عمومی افسردگی را به دقت تشخیص می دهند کمتر از نصف از موارد
دلیلش این است که هیچ آزمایش واحدی برای افسردگی وجود ندارد: پزشکان برای تشخیص از علائم، پرسشنامه ها و مشاهدات بالینی خود گزارش شده استفاده می کنند. ولی علائم افسردگی آنها برای همه یکسان نیستند.
برخی افراد ممکن است بیشتر بخوابند، برخی دیگر کمتر بخوابند. برخی از افراد فاقد انرژی و علاقه به فعالیت هستند، در حالی که برخی دیگر ممکن است احساس غمگینی یا تحریک پذیری داشته باشند.
برای کسانی که به طور دقیق مبتلا به افسردگی تشخیص داده شده اند، طیف وسیعی از موارد وجود دارد گزینه های درمان از جمله گفتگو درمانی، دارو درمانی و تغییر سبک زندگی. با این حال، پاسخ هر فرد به درمان متفاوت است، و ما هیچ راهی نداریم که از قبل بدانیم کدام درمان ها موثر هستند و کدام نه.
هوش مصنوعی با تمرکز ویژه بر روی سه رفتار انسانی: یادگیری، استدلال و اصلاح خود (برای تنظیم دقیق و بهبود عملکرد در طول زمان) رایانه ها را آموزش می دهد تا مانند انسان ها فکر کنند.
یکی از شاخه های هوش مصنوعی است فراگیری ماشینهدف آن آموزش کامپیوترها برای یادگیری، یافتن الگوها در داده ها و پیش بینی بر اساس داده ها بدون راهنمایی انسان است.
در سال‌های اخیر، تحقیقات در مورد استفاده از هوش مصنوعی برای بیماری‌هایی مانند افسردگی که تشخیص و درمان آن دشوار است، افزایش یافته است.
آنها تا به حال چه یافته اند؟
دانشمندان مقایسه کرده اند ChatGPT تشخیص ها و توصیه های پزشکی به پزشکان واقعی با نتایج شگفت انگیز. ChatGPT هنگامی که اطلاعاتی در مورد بیماران ساختگی با شدت متفاوت افسردگی، جنسیت و وضعیت اقتصادی-اجتماعی داده می‌شود، عمدتاً گفتگو درمانی را توصیه می‌کند. در مقابل، پزشکان داروهای ضد افسردگی را توصیه می کنند.
ایالات متحده، بریتانیایی و استرالیایی دستورالعمل ها، گفتار درمانی را به عنوان اولین گزینه درمانی قبل از مصرف دارو توصیه می کنند.
این نشان می دهد که ChatGPT ممکن است بیشتر از دستورالعمل های بالینی پیروی کند، در حالی که پزشکان عمومی ممکن است تمایل داشته باشند بیش از حد تجویز می کنم داروهای ضد افسردگی
ChatGPT همچنین کمتر تحت تأثیر جنسیت و سوگیری های اجتماعی-اقتصادی قرار دارد، در حالی که پزشکان از نظر آماری احتمال تجویز داروهای ضد افسردگی برای مردان بیشتر استمخصوصا یقه آبی ها
چگونه افسردگی بر مغز تأثیر می گذارد
افسردگی بخش های خاصی از مغز را تحت تاثیر قرار می دهد. تحقیقات من نشان داده است که مناطقی از مغز که تحت تاثیر افسردگی قرار گرفته اند بسیار شبیه در افراد مختلف به حدی که تنها با نگاه کردن به این ساختارهای مغزی می‌توانیم با دقت بیش از 80 درصد پیش‌بینی کنیم که آیا فردی افسردگی دارد یا خیر. ام آر آی اسکن می کند.
دیگران پژوهش استفاده از مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی این یافته را پشتیبانی می‌کند و نشان می‌دهد که ساختار مغز ممکن است راهنمای مفیدی برای تشخیص‌های مبتنی بر هوش مصنوعی باشد.
مطالعات با استفاده از تشدید مغناطیسی داده های (MRI) برای عملکرد مغز در حالت استراحت همچنین می تواند افسردگی را در بیش از 80 درصد موارد به درستی پیش بینی کند.
با این حال، ترکیب اطلاعات عملکردی و ساختاری از MRI بهترین دقت را به دست می‌دهد و افسردگی را به درستی پیش‌بینی می‌کند. 93 درصد مواقع. این نشان می‌دهد که استفاده از تکنیک‌های تصویربرداری مغزی متعدد برای هوش مصنوعی برای تشخیص افسردگی ممکن است مفیدترین راه پیش رو باشد.
ابزارهای هوش مصنوعی مبتنی بر MRI در حال حاضر فقط برای اهداف تحقیقاتی استفاده می شوند. اما همانطور که اسکن های MRI ارزان تر، سریع تر و بیشتر می شوند قابل حملاین احتمال وجود دارد که این نوع فناوری به زودی بخشی از مطب پزشک شما شود ابزارکمک به آنها در بهبود تشخیص و بهبود مراقبت از بیمار.
ابزارهای تشخیصی که ممکن است از قبل داشته باشید
در حالی که کاربردهای هوش مصنوعی مبتنی بر MRI امیدوارکننده هستند، روش ساده‌تر و آسان‌تری برای تشخیص افسردگی ممکن است به معنای واقعی کلمه در دسترس باشد.
ابزارهای پوشیدنی مانند ساعت های هوشمند برای توانایی آنها در حال تحقیق هستند تشخیص و پیش بینی افسردگی. ساعت‌های هوشمند بسیار مفید هستند زیرا می‌توانند طیف گسترده‌ای از داده‌ها از جمله ضربان قلب، تعداد قدم‌ها، میزان متابولیسم، داده‌های خواب و تعامل اجتماعی را جمع‌آوری کنند.
به تازگی مرور از تمام مطالعاتی که تا به امروز با استفاده از ابزارهای پوشیدنی برای ارزیابی افسردگی انجام شده است، در 70 تا 89 درصد موارد افسردگی به درستی پیش‌بینی شده است. از آنجایی که به طور مکرر از آنها استفاده می شود و در تمام ساعات شبانه روز استفاده می شود، این تحقیق نشان می دهد که ابزارهای پوشیدنی می توانند داده های منحصر به فردی را ارائه دهند که در غیر این صورت جمع آوری آنها دشوار خواهد بود.
تعدادی وجود دارد معایب، از جمله هزینه قابل توجه دستگاه های هوشمند که ممکن است برای بسیاری دور از دسترس باشد. سایر موارد شامل توانایی مورد مناقشه دستگاه های هوشمند برای تشخیص داده های بیولوژیکی است افراد رنگین پوست و در عدم تنوع در جمعیت های مورد مطالعه
مطالعات همچنین به رسانه های اجتماعی برای تشخیص افسردگی نگاه کرده اند. با استفاده از هوش مصنوعی، دانشمندان وجود و شدت افسردگی را پیش‌بینی کرده‌اند زبان پست‌های ما و عضویت در انجمن در پلتفرم های رسانه های اجتماعی
کلمات خاصی که استفاده می شد افسردگی را با تا درصد موفقیت 90 درصد نرخ به دو زبان انگلیسی و عربی. افسردگی نیز در مراحل اولیه با موفقیت توسط شکلک هایی که استفاده می کنیم.
پیش بینی پاسخ های درمانی
چندین مطالعه یک داروی ضد افسردگی پیدا کرده اند پاسخ به درمان قابل پیش بینی است با دقت بیش از 70 درصد فقط از سوابق الکترونیک سلامت. این می تواند در هنگام تجویز درمان دارویی شواهد دقیق تری را به پزشکان ارائه دهد.
دانشمندان با ترکیب داده های افراد در آزمایشات ضد افسردگی ارائه شده است آیا دارو به بیماران خاص کمک می کند تا از افسردگی بهبودی یابند.
هوش مصنوعی در تشخیص و مدیریت افسردگی نوید قابل توجهی را نشان می دهد، اما یافته های اخیر قبل از اینکه بتوان به آنها به عنوان ابزار تشخیصی اعتماد کرد، نیاز به اعتبارسنجی دارد. تا آن زمان، اسکن های MRI، ابزارهای پوشیدنی و رسانه های اجتماعی ممکن است در کمک به پزشکان در تشخیص و درمان افسردگی مفید باشند.
سارا هلولپژوهشگر، دانشکده علوم بهداشت، دانشگاه کرتین و موسسه Perron برای علوم عصبی و ترجمه، دانشگاه کرتین
این مقاله توسط گفتگو تحت مجوز Creative Commons. ادامه مطلب مقاله اصلی.
