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Usando el AI para perfeccionar cuidado psiquiátrico

Un nuevo papel en boletín de la esquizofrenia muestra que la inteligencia artificial (AI) puede ayudar a doctores a diagnosticar la salud mental de pacientes con velocidad y exactitud. El nuevo app diseñado para los móviles se ha desarrollado para perfeccionar la supervisión paciente usando las señales de entrada escogidas hacia arriba de su discurso, y se basa en las herramientas de máquina-aprendizaje.

Haber de imagen: Ktsdesign/Shutterstock
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La herramienta podía venir en extremadamente práctico para los pacientes mentales americanos que vivían en ubicaciones remotas, como casi 20% hace. Esto hace venir hacia adentro ver psiquiatras o a psicólogos un gran reto para muchos de ellos. Podría también ser un favor para los que están simple demasiado pobres, demasiado ocupados, o no pueden entrar ver a un doctor por cualquier otro motivo.

Y no es apenas distancia o pobreza. La mayoría de los terapeutas basan a su administración de pacientes individuales en lo que oyen que sus pacientes dicen. Sin embargo, muchos estudios han mostrado que escuchar humano es ambos altamente subjetivos y no fiables. Según el investigador Brita Elvevag, que es especialista en la neurología cognoscitiva (el papel del cerebro en el pensamiento y procesos relacionados), los “seres humanos no son perfectos. Pueden conseguir distraída y faltar a veces fuera en señales de entrada del discurso y señales de peligro sutiles. Lamentablemente, no hay análisis de sangre objetivo para la salud mental.”

Las computadores son diferentes. Se programan para hacer algo y hacen eso, vienen infierno o apogeo. Mientras que esto hace para la gente aburrida, hace para la exactitud diagnóstica excelente en el AI. En busca de una solución posible basada en el AI, los investigadores cavaron en el aprendizaje de máquina desarrollar un programa que podría ` aprender' cómo la gente normal habla, y de tal asiento, toma las pequeñas pistas que muestran cómo un paciente está haciendo en cualquier día dado. Dicen que el lenguaje es una herramienta crítica a descubrir el estado mental de pacientes, y los cambios en lenguaje día a día se pueden tomar usando esta herramienta simple para vigilar a pacientes sobre una base diaria de lejos.

Algunas tales indirectas podían venir de las configuraciones irracionales de la sentencia, típicas de esquizofrenia. Si el paciente con desorden bipolar habla demasiado ruidosamente o demasiado rápido, podría hacer señales episodio maníaco. El contrario en el mismo paciente podría significar que la depresión está fijando hacia adentro.

Y si el paciente pasea disconnectedly, y no recuerda cosas correctamente, el doctor observaría en posibilidades de la demencia así como de la enfermedad mental.

El app

El nuevo app AI-basado se basa en una serie corta de preguntas que se deban contestar por los pacientes hablando en el teléfono. Tardará apenas 5-10 minutos en todos, pero dará la información crucial al software. Algunas de las preguntas incluyen interrogaciones sobre cómo asierran al hilo, una petición de contar una narración breve, de escuchar y después de relanzar una historia, y finalmente de realizar algunas tareas del tacto-y-golpe fuerte de probar habilidades de motor.

El sistema del AI evaluará las muestras de discurso, hace una comparación instantánea con las muestras anteriores sobre una base del paciente-por-paciente, las compara a la población at large, y llega un aforo que indique cómo es sano el paciente está mentalmente.

El app fue probado en 225 pacientes recientemente, que fueron vistos simultáneamente por los doctores también. La mitad de los pacientes estaba enferma con las entregas psiquiátricas severas, la otra mitad era voluntarios sanos para el estudio. Los pacientes eran a partir de dos situaciones - Luisiana rural y Noruega septentrional. Los resultados de ambas armas fueron comparados. La diagnosis hecha por el app era muy tan exacta como ésa hecha por los seres humanos.

el Persona-investigador Peter Foltz dice, “no estamos de ninguna manera que intenta reemplazar a clínicos. Pero creemos podemos crear las herramientas que permitirán que mejoren el monitor sus pacientes.” Qué él quiere hacer es permitir el control remoto para los pacientes muy enfermos, así como ofrecer una reserva y un recurso diagnóstico adicional para los pacientes que son cara a cara visto de los terapeutas.

En el primer caso, el app podía alertar al doctor del paciente al acontecimiento de un cambio anormal. Esto podía reducir en visitas clínicas innecesarias mientras que no ponía a pacientes a riesgo de enfermedad seria por descuido. Cuando ocurren tales deterioros agudos, no sólo hacen ponen el paciente y a otros en peligro pero cuestan el sistema de la salud mucho. Por otra parte, hay una escasez de profesionales entrenados para conducto las entrevistas tales como a menudo según lo deseado de prevenir tales acciones lamentables. El app es diseñado para resolver este dilema de frente ofreciendo una opción segura.

Foltz tiene experiencia con el AI ya: él era parte del revelado comercial de un sistema ensayo-que nivelaba de uso general usando el AI.

Los investigadores dicen que estudios más grandes se deben hacer para probar que el nuevo sistema es efectivo y digno de confianza. La confianza más importante, más pública para el app movible es crítica antes de introducirlo en práctica médica.

El AI es una cosa misteriosa a la mayoría de los laypeople e incluso a la mayoría de los doctores, que se entrenan en un diverso campo. Es duro que la gente médica entienda cómo una tecnología AI-basada trabaja real. Los doctores necesitan ayudar a expertos del AI a fijar un marco por el que las herramientas AI-basadas en psiquiatría se puedan revisar riguroso pero bastante. Los investigadores mencionan tres entregas como cruciales en esta discusión:

  • Pudiendo explicar el proceso
  • Funcionamiento transparente del proceso
  • Generalizability de las conclusión

Esto ayudará a doctores a discutir las ventajas de esta tecnología, y cómo puede ayudar a lograr incluso una mejor atención a los pacientes, libre de falibilidad humana. El punto entero, según los investigadores, es apenas éste: “Bastante que buscando el aprendizaje de máquina modela para hacer el responsable final en remedio, nosotros debe leverage las cosas que manan las máquinas que son distintas manan de qué seres humanos.” Y en el extremo, los hombres y las máquinas team hacia arriba para ofrecer los pacientes únicos y el cuidado de alta calidad.

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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