آیا تشخیص افسردگی با هوش مصنوعی امکان پذیر است؟

حدود 20 درصد از مردم حداقل یک بار در زندگی خود افسردگی را تجربه می کنند. در حال حاضر حدود 300 میلیون نفر در سراسر جهان افسردگی را تجربه می کنند. بنابراین، افسردگی توسط سازمان بهداشت جهانی به عنوان بزرگترین عامل بیماری در سراسر جهان شناخته شده است.

هوش مصنوعی دقیقا چگونه می تواند کمک کند؟

مشکل در تشخیص افسردگی

علیرغم شیوع آن، تشخیص افسردگی دشوار است. در واقع، تشخیص آن به قدری دشوار است که پزشکان در کمتر از نیمی از موارد موفق به تشخیص آن می شوند.

این به این دلیل است که هیچ آزمایش واحد و خاصی برای تشخیص افسردگی وجود ندارد و پزشکان از علائم، پرسشنامه و مشاهدات بالینی برای تشخیص افسردگی استفاده می کنند.

از سوی دیگر، علائم افسردگی در همه افراد یکسان نیست. برخی افراد ممکن است بیشتر بخوابند، برخی ممکن است کمتر بخوابند. برخی از افراد فاقد انرژی و علاقه به فعالیت هستند، در حالی که برخی دیگر ممکن است احساس غمگینی یا بدخلقی کنند.

گزینه های درمانی مختلفی برای افرادی که به طور دقیق افسردگی تشخیص داده شده اند، از جمله گفتگو درمانی، داروها و تغییر شیوه زندگی در دسترس است. با این حال، پاسخ هر فرد به درمان متفاوت است و هیچ راهی وجود ندارد که از قبل بدانیم کدام درمان موثر است و کدام نه.

هوش مصنوعی با تمرکز ویژه بر روی سه رفتار انسانی: یادگیری، استدلال و اصلاح خود (بهبود و تنظیم دقیق عملکرد در طول زمان) رایانه‌ها را آموزش می‌دهد تا مانند انسان‌ها فکر کنند.

یکی یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی است که هدف آن آموزش رایانه‌ها برای یافتن الگوها در داده‌ها و پیش‌بینی بر اساس داده‌ها بدون هدایت انسان است.

در سال‌های اخیر تحقیقات در مورد استفاده از هوش مصنوعی برای بیماری‌هایی که تشخیص و درمان آن‌ها دشوار است، مانند افسردگی، افزایش یافته است.

یافته های تاکنون

دانشمندان تشخیص ها و توصیه های پزشکی چت بات چت GPT را با پزشکان واقعی مقایسه کردند و به نتایج شگفت انگیزی رسیدند. ChatGPT هنگامی که اطلاعاتی در مورد بیماران ساختگی که از نظر شدت افسردگی، جنسیت، و وضعیت اجتماعی-اقتصادی متفاوت است، به او توصیه می‌کند، بیشتر توصیه می‌کند. از سوی دیگر، پزشکان داروهای ضد افسردگی را توصیه می کنند.

شایان ذکر است که دستورالعمل های موجود در ایالات متحده، بریتانیا و استرالیا، گفتگو درمانی را به عنوان اولین گزینه درمانی قبل از مصرف دارو توصیه می کنند.

این نشان می دهد که ChatGPT به احتمال زیاد از دستورالعمل های بالینی پیروی می کند، در حالی که پزشکان ممکن است وسوسه شوند که داروهای ضد افسردگی را بیش از حد تجویز کنند.

ربات چت ChatGPT نیز کمتر تحت تأثیر سوگیری های جنسیتی و اجتماعی-اقتصادی قرار می گیرد. پزشکان از نظر آماری احتمال بیشتری برای تجویز داروهای ضدافسردگی برای مردان، به ویژه آنهایی که در مشاغل یقه آبی کار می کنند، دارند.

افسردگی چگونه بر مغز تأثیر می گذارد؟

افسردگی بخش های خاصی از مغز را تحت تاثیر قرار می دهد. تحقیقات نشان داده است که نواحی مغز تحت تاثیر افسردگی در افراد مختلف بسیار شبیه به هم هستند. بنابراین، تنها با مشاهده این ساختارهای مغز در اسکن MRI، می‌توان با بیش از ۸۰ درصد دقت پیش‌بینی کرد که آیا فرد افسرده است یا خیر.

سایر مطالعات با استفاده از مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی از این یافته حمایت کردند و نشان دادند که ساختار مغز می‌تواند ابزار مفیدی برای تشخیص مبتنی بر هوش مصنوعی باشد.

مطالعات با استفاده از داده های تصویربرداری ام آر آی بر روی عملکرد مغز در حالت استراحت می تواند افسردگی را در بیش از 80 درصد موارد به طور دقیق پیش بینی کند.

با این حال، ترکیب اطلاعات عملکردی و ساختاری از MRI ​​بهترین دقت را فراهم می کند و افسردگی را در بیش از 93٪ موارد به طور دقیق پیش بینی می کند. این نشان می دهد که استفاده از چندین تکنیک تصویربرداری مغز 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 می‌شوند، اما از آنجایی که اسکن‌های MRI ارزان‌تر، سریع‌تر و رایج‌تر می‌شوند، این احتمال وجود دارد که چنین فناوری‌هایی به زودی بخشی از جعبه ابزار پزشک شما شوند و به بهبود تشخیص کمک کنند. مراقبت از بیمار کمک می کند.

ابزارهای تشخیصی فعلی

در حالی که کاربردهای هوش مصنوعی مبتنی بر MRI امیدوارکننده هستند، یک راه ساده‌تر و آسان‌تر برای تشخیص افسردگی ممکن است در دسترس باشد.

ابزارهای پوشیدنی مانند ساعت های هوشمند برای تشخیص و پیش بینی افسردگی در حال تحقیق هستند. ساعت های هوشمند بسیار مفید هستند زیرا می توانند طیف گسترده ای از داده ها را جمع آوری کنند، مانند ضربان قلب، تعداد قدم ها، میزان متابولیسم، داده های خواب و تعامل اجتماعی.

بررسی اخیر تمام مطالعات انجام شده تا به امروز در مورد استفاده از ابزارهای پوشیدنی برای ارزیابی افسردگی نشان می دهد که افسردگی در 70 تا 89 درصد موارد به طور دقیق پیش بینی می شود. از آنجایی که آنها معمولاً 24 ساعت در روز استفاده می شوند، این تحقیق نشان می دهد که دستگاه های پوشیدنی می توانند داده های منحصر به فردی را ارائه دهند که در غیر این صورت جمع آوری آنها دشوار است.

با این حال، معایبی نیز وجود دارد. این شامل هزینه قابل توجه دستگاه های هوشمند است که ممکن است برای اکثر مردم غیرقابل تحمل باشد. سایر موارد شامل توانایی مشکوک دستگاه های هوشمند برای تشخیص داده های بیولوژیکی در افراد با قومیت های مختلف و عدم تنوع در جمعیت های مورد مطالعه است.

محققان در این مطالعات همچنین برای تشخیص افسردگی به شبکه های اجتماعی روی آوردند. آنها با استفاده از هوش مصنوعی وجود و شدت افسردگی را از زبان پست ها و عضویت های ما در شبکه های اجتماعی پیش بینی کردند.

برخی از کلمات مورد استفاده در رسانه های اجتماعی برای پیش بینی افسردگی با نرخ موفقیت 90٪ در هر دو زبان انگلیسی و عربی پیدا شد. افسردگی نیز با موفقیت در مراحل اولیه از شکلک هایی که استفاده می کردیم شناسایی شد.

پیش بینی پاسخ به درمان

چندین مطالعه نشان داده اند که پاسخ به درمان ضد افسردگی را می توان با دقت بیش از 70 درصد تنها از طریق پرونده الکترونیک سلامت پیش بینی کرد. این می تواند در هنگام تجویز درمان های مبتنی بر دارو، شواهد دقیق تری به پزشکان ارائه دهد.

با ترکیب داده های افراد در آزمایشات ضد افسردگی، دانشمندان پیش بینی کردند که آیا مصرف این داروها ممکن است به بهبود برخی از بیماران کمک کند یا خیر.

هوش مصنوعی در تشخیص و درمان افسردگی نوید قابل توجهی را نشان می دهد، اما یافته های اخیر قبل از اینکه بتواند به عنوان یک ابزار تشخیصی قابل اعتماد باشد، باید تایید شود. تا آن زمان، اسکن های MRI، دستگاه های پوشیدنی و رسانه های اجتماعی ممکن است به پزشکان در تشخیص و درمان افسردگی کمک کنند.