Исследователи UW Medicine обнаружили, что алгоритмы не уступают обученным человеческим экспертам в определении “тревожных” формулировок в текстовых сообщениях от людей с серьезными психическими заболеваниями. Это открывает перспективную область исследований, которая может помочь в обучении психиатрии и решении проблемы нехватки медицинской помощи.
Результаты исследования были опубликованы в конце сентября в журнале Psychiatric Services.
Текстовые сообщения все чаще становятся частью лечения и оценки психического здоровья, но эти удаленные психиатрические вмешательства могут не иметь эмоциональных ориентиров, которые терапевты используют, чтобы ориентироваться в личных беседах с пациентами.
Исследовательская группа, работающая на кафедре психиатрии и поведенческих наук, впервые использовала обработку естественного языка, чтобы помочь обнаружить и идентифицировать текстовые сообщения, отражающие “когнитивные искажения”, которые могут ускользнуть от недостаточно подготовленного или перегруженного работой врача. Исследование также может помочь большему числу пациентов найти медицинскую помощь.
“Когда мы встречаемся с людьми лично, у нас есть все эти различные контексты”, – сказал Джастин Таушер, ведущий автор статьи и исполняющий обязанности доцента Школы медицины Вашингтонского университета. “У нас есть визуальные подсказки, слуховые подсказки, то, что не передается в текстовом сообщении. Это те вещи, на которые мы приучены опираться. Надежда здесь в том, что технология может стать дополнительным инструментом для врачей, чтобы расширить информацию, на которую они опираются при принятии клинических решений”.
В ходе исследования были изучены тысячи уникальных текстовых сообщений, отправленных без предупреждения между 39 людьми с серьезными психическими заболеваниями и историей госпитализации и их лечащими врачами. Человеческие эксперты оценивали тексты на наличие нескольких когнитивных искажений, как это обычно делается в условиях оказания помощи пациентам. Эксперты искали тонкие или явные выражения, которые указывают на то, что пациент чрезмерно обобщает, катастрофизирует или делает поспешные выводы – все это может быть признаками проблем.
Исследователи также запрограммировали компьютеры на выполнение той же задачи по оценке текстов и обнаружили, что люди и ИИ одинаково оценивают большинство изученных категорий.
“Возможность иметь системы, которые могут помочь в принятии клинических решений, я думаю, имеет огромное значение и потенциально может быть полезной для тех, кто работает на местах, у кого иногда нет доступа к обучению, иногда нет доступа к наблюдению, а иногда они просто устали, переутомились и перегорели, и им трудно сохранять присутствие во всех взаимодействиях, которые они имеют”, – сказал Таушер, который пришел к исследованиям после десяти лет работы в клинических условиях.
Поддержка клиницистов была бы непосредственным преимуществом, но исследователи также видят будущие приложения, которые будут работать параллельно с носимым фитнес-браслетом или системой мониторинга на базе телефона”. Дрор Бен-Зеев, директор Центра поведенческих исследований в области технологий и инженерии UW и соавтор статьи, говорит, что технология в конечном итоге может обеспечить обратную связь в режиме реального времени, которая подскажет терапевту о надвигающихся проблемах.
“Точно так же, как вы получаете данные об уровне кислорода в крови, частоте сердечных сокращений и другие данные, – сказал Бен-Зеев, – мы могли бы получать информацию о том, что пациент делает поспешные выводы и катастрофизирует. Просто способность обратить внимание на модель мышления – это то, что мы представляем себе в будущем. У людей будут такие петли обратной связи с их технологией, где они будут получать представление о себе”.
Вас уже давно интересуют курсы английского онлайн? В таком случае, советую зайти на kursy-mid.ru! Там все подробно и внятно расписано. Такого больше в интернете Вы нигде не увидите. Заходите на этот ресурс и Вы не пожалеете.