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Utilisant l'AI pour améliorer des soins psychiatriques

Un papier neuf dans le bulletin de schizophrénie prouve que l'artificial intelligence (AI) peut aider des médecins à diagnostiquer la santé mentale des patients présentant la vitesse et l'exactitude. Le APP neuf conçu pour des mobiles a été développé pour améliorer la surveillance patiente utilisant des caractères indicateurs sélectionnés de leur discours, et est basé sur des outils d'apprentissage automatique.

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Crédit d'image : Ktsdesign/Shutterstock

L'outil a pu venir dans extrêmement pratique pour les patients mentaux américains vivant dans les sites distants, en tant que presque 20% font. Ceci effectue l'entrée pour voir des psychiatres ou des psychologues un défi important pour bon nombre d'entre elles. Ce pourrait également être un avantage pour ceux qui sont simplement trop mauvais, trop occupés, ou ne peuvent pas entrer pour voir un docteur pour n'importe quelle autre raison.

Et ce n'est pas simplement distance ou pauvreté. La plupart des thérapeutes basent leur management de différents patients sur ce qu'ils entendent que leurs patients disent. Cependant, beaucoup d'études ont prouvé que l'écoute humaine est tous deux hautement subjectifs et peu fiables. Selon le chercheur Brita Elvevag, qui est un spécialiste en neurologie cognitive (le rôle du cerveau en pensant et des procédés relatifs), les « êtres humains ne sont pas parfaits. Ils peuvent obtenir distraits et parfois manquer à l'extérieur sur des caractères indicateurs subtile et des signaux d'alarme de la parole. Malheureusement, il n'y a aucune prise de sang objective pour la santé mentale. »

Les ordinateurs sont différents. Ils sont programmés pour faire quelque chose et ils font cela, viennent enfer ou hautes eaux. Tandis que ceci se dirige vers les gens ennuyeux, il conduit à l'excellente exactitude diagnostique dans l'AI. À la recherche d'une solution possible basée sur l'AI, les chercheurs ont fouillé dans l'apprentissage automatique pour développer un programme qui pourrait ` apprendre' comment les gens normaux parlent, et d'une telle fondation, captent les petits indices qui montrent comment un patient fait n'importe quel jour. Ils disent que le langage est un outil critique à trouver la condition mentale des patients, et des changements du langage au jour le jour peuvent être captés utilisant cet outil simple pour surveiller des patients quotidiennement de loin.

Quelques tels signes ont pu venir des configurations irrationnelles de jugement, typiques de la schizophrénie. Si le patient présentant le trouble bipolaire parle trop fort ou trop rapide, il pourrait signaler la manie. L'opposé dans le même patient pourrait signifier que la dépression règle dedans.

Et si le patient se promène disconnectedly, et ne rappelle pas des choses correctement, le docteur examinerait des possibilités de démence ainsi que de maladie mentale.

Le APP

Le APP basé sur AI neuf est basé sur une suite courte de questions qui doivent être répondues par les patients en parlant dans le téléphone. Cela prendra juste 5-10 mn en tout, mais fournira l'information essentielle au logiciel. Certaines des questions comprennent des questions au sujet de la façon dont elles ressentent, une demande de raconter une histoire courte, d'écouter et puis de répéter une histoire, et d'effectuer finalement quelques tâches de contact-et-grand coup de vérifier les habiletés motrices.

Le système d'AI évaluera les échantillons de la parole, fait une comparaison instantanée avec les échantillons précédents sur une base de patient-par-patient, les compare à la population dans son ensemble, et obtient à un grade qui indique combien sain le patient est mentalement.

Le APP a été vérifié dans 225 patients récent, qui simultanément ont été aussi bien vus par des médecins. La moitié des patients étaient mauvaise avec les éditions psychiatriques sévères, l'autre moitié étaient les volontaires en bonne santé pour l'étude. Les patients étaient de deux emplacements - Louisiane rurale et Norvège du nord. Les résultats des deux armes étaient comparés. Le diagnostic effectué par le APP était aussi précis que cela effectué par les êtres humains.

le Camarade-chercheur Peter Foltz dit, « nous de quelque façon n'essayons pas de remonter des cliniciens. Mais nous croyons que nous pouvons produire les outils qui leur permettront d'améliorer le moniteur leurs patients. » Ce qu'elles veulent faire est de permettre la télésurveillance pour les patients très mauvais, ainsi que de fournir un recul et un moyen diagnostique complémentaire pour les patients qui sont face à face vue par des thérapeutes.

Dans le premier cas, le APP a pu alerter le docteur du patient au cas d'une modification anormale. Ceci a pu réduire des visites cliniques inutiles tout en ne mettant pas des patients en danger de maladie grave par supervision. Quand de telles détériorations aiguës se produisent, non seulement elles mettent le patient et d'autres en danger mais coûtent le système de santé beaucoup. D'autre part, il y a une pénurie de professionnels qualifiés pour conduire des entrevues telles que souvent comme désiré pour éviter de tels événements fâcheux. Le APP est conçu pour contacter ce dilemme de front en fournissant une alternative fiable.

Foltz a l'expérience avec l'AI déjà : il faisait partie du développement commercial d'un système de essai-classement utilisé généralement utilisant l'AI.

Les chercheurs disent que de plus grandes études doivent être faites pour montrer que le système neuf est efficace et digne de confiance. La confiance la plus importante et la plus publique pour le APP mobile est critique avant de l'introduire dans la pratique médicale.

L'AI est une chose mystérieuse à la plupart des laypeople et même à la plupart des médecins, qui sont formés dans un domaine différent. Il est difficile que les gens médicaux comprennent comment une technologie basée sur AI fonctionne réellement. Les médecins doivent aider des experts en matière d'AI à installer un cadre par lequel des outils basés sur AI en psychiatrie puissent être observés rigoureusement mais assez. Les chercheurs mentionnent trois questions comme essentielles dans cette discussion :

  • Pouvant expliquer le procédé
  • Fonctionnement transparent du procédé
  • Generalizability des découvertes

Ceci aidera des médecins à discuter les avantages de cette technologie, et comment il peut aider à réaliser encore de meilleurs soins aux patients, exempt de la faillibilité humaine. La remarque entière, selon les chercheurs, est juste ceci : « Plutôt que recherchant l'apprentissage automatique modélise pour devenir le décideur éventuel en médicament, nous devrait influencer les choses que les machines jaillissent qui sont distinctes de quels êtres humains jaillissent. » Et à la fin, les deux hommes et machine s'associeront pour offrir des patients seuls et des soins de haute qualité.

Journal reference:

Chelsea Chandler, Peter W Foltz, Brita Elvevåg, Using Machine Learning in Psychiatry: The Need to Establish a Framework That Nurtures Trustworthiness, Schizophrenia Bulletin, , sbz105, https://doi.org/10.1093/schbul/sbz105, https://academic.oup.com/schizophreniabulletin/advance-article-abstract/doi/10.1093/schbul/sbz105/5611057?redirectedFrom=fulltext

Dr. Liji Thomas

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Dr. Liji Thomas

Dr. Liji Thomas is an OB-GYN, who graduated from the Government Medical College, University of Calicut, Kerala, in 2001. Liji practiced as a full-time consultant in obstetrics/gynecology in a private hospital for a few years following her graduation. She has counseled hundreds of patients facing issues from pregnancy-related problems and infertility, and has been in charge of over 2,000 deliveries, striving always to achieve a normal delivery rather than operative.

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