ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ДІАГНОСТИЦІ ПСИХОЛОГІЧНОГО СТАНУ
DOI:
https://doi.org/10.32689/maup.it.2023.1.8Ключові слова:
депресія, психометрія, машинне навчання, шаблони програмної інженерії, штучний інтелект, психотерапія, посттравматичний стресовий розладАнотація
Метою цього дослідження є огляд існуючих способів діагностики розладів психічного здоров’я (зокрема, депресії та посттравматичного стресового розладу). Пропонується зануритися в різні літературні джерела на цю тему, включаючи дослідження, які вже проводилися в цій галузі. Для розуміння актуальності питання дане дослідження також включатиме серію інтерв’ю та опитуваннь з психотерапевтами, психіатрами, та психологами з різним досвідом, щоб отримати уявлення про їхні погляди на потенційне застосування штучного інтелекту в діагностиці психічного здоров’я а також дізнатися про процесс діагностики і лікування пацієнтів. Сучасні умови створюють нові тенденції в розвитку аналізу психологічного стану людей, варто розуміти ефективність існуючих методів, враження практикуючих спеціалістів наскільки теперішні умови змінюють підходи до аналізу психологічного стану людини і пошук ідей як штучний інтелект може спростити їх роботу і покращити результати. Результати цього дослідження нададуть огляд теми, та підтвердять чи спростують можливості використання технологій штучного інтелекту для спрощення процесу діагностики, також створено набір критеріїв, які можна використовувати для оцінки ефективності різних методів штучного інтелекту в діагностиці психічного здоров’я. Це може включати різні кількістні показники, пов’язані з точністю, ефективністю та етичними міркуваннями. Додатковим результатом могло б стати краще розуміння потенційних переваг і недоліків використання штучного інтелекту в цьому контексті, що могло б стати основою для майбутніх досліджень і розробок у цій галузі. Зрештою, це дослідження має на меті зробити внесок у поточну дискусію про те, як технології штучного інтелекту можна використовувати для покращення і спрощення діагностики психічного стану здоров’я та процесу лікування.
Посилання
June 2022, World Health Organisation, World mental health report: Transforming mental health for all, ISBN: 9789240049338 Available at: https://www.who.int/publications/i/item/9789240049338
World Health Organisation, Depression and Other Common Mental Disorders - Global Health Estimates Available at: https://www.who.int/publications/i/item/depression-global-health-estimates
Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Available at: https://vizhub.healthdata.org/gbd-results?params=gbd-api-2019-permalink/04bcfdf396df48249c628c8bb536cd85
2021, Alert 2021! Report on conflicts, human rights and peacebuilding, Available at: https://reliefweb.int/attachments/cd4aec95-0b64-38dd-a050-9e06767de8c0/alerta21i.pdf
October 2021, NeuRA (Neuroscience Research Australia) Foundation, POST-TRAUMATIC STRESS DISORDER Factsheet Available At: https://library.neura.edu.au/wp-content/uploads/sites/3/2021/10/Factsheet_spatial-variation.pdf
Maung HH. Diagnosis and causal explanation in psychiatry. Stud Hist Philos Biol Biomed Sci. 2016 Dec;60:15-24. doi: https://doi.org/10.1016%2Fj.shpsc.2016.09.003
Apolinário-Hagen J, Harrer M, Kählke F, Fritsche L, Salewski C, Ebert DD. Public Attitudes Toward Guided Internet-Based Therapies: doi: https://doi.org/10.2196/10735
Joseph Weizenbaum.(1966) ELIZA—a computer program for the study of natural language communication between man and machine. Commun. ACM 9, 36–45. https://doi.org/10.1145/365153.365168
Hartman, D. E. (1986). On the use of clinical psychology software: Practical, legal, and ethical concerns. Professional Psychology: Research and Practice, 17(5), 462–465. https://doi.org/10.1037/0735-7028.17.5.462
Sampson, J. P. (1986). Computer Technology and Counseling Psychology: Regression Toward the Machine? The Counseling Psychologist, 14(4), 567–583. https://doi.org/10.1177/0011000086144006
Marks, I., Shaw, S., & Parkin, R. (1998). Computer-aided treatments of mental health problems. Clinical Psychology: Science and Practice, 5(2), 151–170. https://doi.org/10.1111/j.1468-2850.1998.tb00141.x
de Mello, F. L., & de Souza, S. A. (2019). Psychotherapy and artificial intelligence: A proposal for alignment. Frontiers in Psychology, 10, Article 263. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.00263
Baihan Lin, Djallel Bouneffouf, and Guillermo Cecchi. (2022) Predicting human decision making in psychological tasks with recurrent neural networks. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0267907.
Konstantyn Marchenko, Anna Melnick, Anzhelyka Marchenko (2022) Risks of Implementing Artificial Intelligence in Computer Systems doi: http://dx.doi.org/10.32515/2664-262X.2022.5(36).1.119-124
Chao, Y., Wu, C., Lai, Y., Hsu, H., Cheng, Y., Wu, H., Huang, S., & Chen, W. (2022). Why Mental Illness Diagnoses Are Wrong: A Pilot Study on the Perspectives of the Public. Frontiers in Psychiatry. doi: https://doi.org/10.3389/fpsyt.2022.860487
Ana-Maria Bucur, Liviu P. Dinu, Detecting Early Onset of Depression from Social Media Text using Learned Confidence Scores (2020). doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2011.01695
