Искусственный интеллект в психиатрии

Для пациента и его родственников

Что такое "искусственный интеллект"? Как используется "искусственный интеллект" в медицине? Что такое машинное обучение? Как корреспондируется процесс совместного принятия решений с использование исксственного интеллекта в психиатрии? 

Термин "искусственный интеллект" используется для охвата широкого спектра алгоритмических систем, включая машинное обучение, глубокое обучение там, где эти системы могут быть как контролируемыми, так и неконтролируемыми. Искусственный интеллект  в здравоохранении обычно относится к системе, которая вычисляет ( обрабатывает) текущие входные данные, например, результаты лабораторных или инстурментальных исследований для генерации прогнозов в реальном времени для пациентов. Машинное обучение относится к разделу методологий, используемых для достижения этой функциональности посредством разработки алгоритмов. Первые работы в этом направлении были сосредоточены на таких инструментах, как "разговорный искусственный интеллект" (т. е. чат-боты) для обеспечения когнитивно-поведенческой терапии и более интегрированных цифровых систем оказания помощи, которые и сейчас остаются в зачаточном состоянии и столкнулись с трудностями при внедрении и реализации. Несмотря на то, что системы искусственного интеллекта открывают возможности для принятия клинических решений в психиатрии, они также раскрывают переплетение эпистемологии и этики и сталкиваются с кардинальными проблемами психиатрии. Некоторые ученые подчеркивают, как преждевременный оптимизм, связанный с предполагаемым эпистемическим превосходством искусственного интеллекта для руководства клиническими суждениями, может укрепить и без того достаточно жесткую системы власти в здравоохранении. Это, в свою очередь, усилиь структурную уязвимость некоторых групп пациентов с психическими заболеваниями, что еще больше отдали власть от этой категории больных. Психиатры могут испытывать опасения по поводу ответственности, если они не будут следовать рекомендациям алгоритмической системы, которая противоречит их клиническому суждению, и это давление может возрасти, если использование инструментов искусственного интеллекта станет стандартной практикой в ​​будущем. "Совместное принятие решений" (shared decision making - SDM) - это «подход, при котором врачи и пациенты обмениваются наилучшими имеющимися доказательствами, когда сталкиваются с задачей принятия решений, и при котором пациентам оказывается поддержка в рассмотрении вариантов для достижения осознанных предпочтений» (Elwyn, G.,et.al., 2010). SDM считается ключевым компонентом высококачественной помощи, ориентированной на пациента. Однако,  некоторые ученые утверждают, что искусственный интеллект  может оказывать влияние «третьего колеса» на процесс SDM, что может проявляться тремя способами: (1) клинические решения могут быть отложены или зайти в тупик, когда рекомендации, сгенерированные искусственным интеллектом, трудно понять или объяснить; (2) симптомы и диагнозы пациентов могут быть неверно истолкованы, когда врачи пытаются подогнать их под существующие классификации искусственного интеллекта, что приводит к подрыву доверия или потенциальной эпистемической несправедливости и (3) путаница относительно того, имеет ли алгоритмический вывод или врач эпистемическую власть над рекомендациями по лечению, и как можно разрешить любую двусмысленность (Triberti, S., et.al., 2020). 

Для врача

Какая информация в медицине анализируется на основе искусственного интеллекта? В каких сферах психиатрии сегодня используется искусственный интеллект? 

Предполагается, что  использование больших данных (включая геномику, демографическую и экологическую информацию) может улучшить доступ к эффективному лечению, повысить точность диагностики, направлять прогнозирование, открывать новые методы лечения и обеспечивать более эффективную и качественную помощь пациентам. Использование искусственного интеллекта в психиатрии находится на начальной стадии (Monteith, S., et.al., 2022). Его применение касается электронных медицинских карт, оценочных шкал, данных визуализации мозга, платформ социальных сетей и систем мониторинга на основе датчиков, которые используются для лучшего прогнозирования, классификации или определения прогнозов психических заболеваний, таких как депрессия и психоз (Graham, S., et.al., 2019) или прогнозирования риска самоубийства (Bayramli, I.,et.al., 2022).  Некоторые врачи могут рассматривать достижения искусственного интеллекта в психиатрии как корректирующее средство для «работы с неопределенностью» , которая характеризует повседневную практику психиатра и, возможно, медицину в целом (Hautamäki, L., 2018). Учитывая, что точные механизмы, вызывающие психические расстройства, весьма сложны, некоторые предполагают, что искусственный интелект обеспечивает большую определенность и потенциал для освещения ранее неизвестных связей между симптомами и лечением, кластерами заболеваний и генетикой (Roessner, V.et.al., 2021).

Для исследователя

В чем заключается сложность применения исксусственного интеллекта в психиатрии? Какие перспективы открывает "искусственный интеллект" в психиатрии?

Много написано о «биомедицинских устремлениях психиатрии»  и длящихся десятилетиями «кризисах» неопределенности относительно диагностики, этиологии и лечения психических расстройств, что, конечно, препятствует внедрению искусственного интеллекта в практику психиатра (Scull, A., 2021). Идея о том, что искусственный интеллект может стать катализатором более надежной таксономии психических расстройств, а также предоставить лучшие прогнозы для больных с психическими расстройствами или у которых они могут развиться, достаточно привлекательна. Действительно, предоставление технологического объяснения чего-то столь этиологически и социально сложного, как психическое расстройство, обеспечивает чувство объективности и нейтральности. По - видимому , нельзя полагаться на предсказания, сгенерированные машинным обучением в психиатрии, где значительная сложность и неоднозначность характеризуют таксономии. Действительно, ученые разделились относительно потенциального автоматизированного будущего психиатрии. Некоторые утверждают, что искусственный интеллект ничем не отличается от множества инструментов, которые врачи используют для измерения опыта пациента и поддержки совместного принятия решений они полезны для своей цели измерения, но всегда требуют конкретного контекста для интерпретации. 

Литература 

Bayramli, I., Castro, V., Barak-Corren, Y., Madsen, E. M., Nock, M. K., Smoller, J. W., & Reis, B. Y. (2022). Predictive structured–unstructured interactions in EHR models: A case study of suicide prediction. NPJ digital medicine, 5(1), 15.

Elwyn, G., Laitner, S., Coulter, A., Walker, E., Watson, P., & Thomson, R. (2010). Implementing shared decision making in the NHS. Bmj, 341.

Graham, S., Depp, C., Lee, E. E., Nebeker, C., Tu, X., Kim, H. C., & Jeste, D. V. (2019). Artificial intelligence for mental health and mental illnesses: an overview. Current psychiatry reports, 21, 1-18.

Hautamäki, L. (2018). Uncertainty work and temporality in psychiatry: how clinicians and patients experience and manage risk in practice?. Health, Risk & Society, 20(1-2), 43-62.

Monteith, S., Glenn, T., Geddes, J., Whybrow, P. C., Achtyes, E., & Bauer, M. (2022). Expectations for artificial intelligence (AI) in psychiatry. Current Psychiatry Reports, 24(11), 709-721.

Roessner, V., Rothe, J., Kohls, G., Schomerus, G., Ehrlich, S., & Beste, C. (2021). Taming the chaos?! Using eXplainable Artificial Intelligence (XAI) to tackle the complexity in mental health research. European Child & Adolescent Psychiatry, 30, 1143-1146.

Scull, A. (2021). American psychiatry in the new millennium: a critical appraisal. Psychological medicine, 51(16), 2762-2770.

Triberti, S., Durosini, I., & Pravettoni, G. (2020). A “third wheel” effect in health decision making involving artificial entities: A psychological perspective. Frontiers in Public Health, 8, 117.