정신건강의 인공지능

Artificial intelligence in mental health
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정신 건강은 전반적인 웰빙의 중요한 측면입니다. 정신 건강 분야의 AI는 기계 학습, 자연어 처리 및 기타 AI 기술과 같은 AI 기술을 사용하여 대량의 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 결과를 예측하며 정신 건강 관리의 전달을 향상시키는 신흥 분야입니다.[1]

배경

정신질환은 전 세계적으로 질병 부담이 가장 먼저 [2]발생하는 질환으로 2016년 정신건강 및 중독장애로 피해를 입은 인구가 약 10억 명으로 당시 전 세계 인구의 약 6%를 차지하고 있으며, 남녀 간 비교적 비례적인 비율을 차지하고 있습니다.[3] 이는 이러한 질병을 앓고 있는 환자들이 질병의 질병, 사망률 및 삶의 질로 인해 잃어버린 모든 해를 더하면 약 162.5개의 장애 조정 수명(DALY)에 달합니다.[3] 최근 몇 년 동안 그리고 COVID-19로 인해 정신 건강 질병이 증가했으며 외로움, 자살 및 약물 사용이 현저하게 증가했습니다.[2] 그런 다음 전 세계적으로 의료 제공자와 면허를 가진 정신과 의사 및 치료사의 부족으로 인해 문제가 더 악화됩니다. AI 기술을 사용하면 정신 건강 관리 전문가를 업무에서 더 효율적이고 효과적으로 만들어 이러한 부족을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.[2] 의료 분야의 AI 시장은 2020년 50억 달러 규모의 산업에서 2026년 450억 달러 규모로 성장할 것으로 추정됩니다.[2]

정신건강에서 AI의 종류

2020년 현재 정신 의학 분야에서 AI에 대한 식품 의약국(FDA) 승인은 없었으며,[4] 이는 정신 의학적 의사 결정 또는 분석에서 AI 모델을 훈련시키는 데 필요한 크고 복잡한 데이터 세트 때문일 수 있습니다.[2][5] 현재 여러 응용 분야에서 널리 사용 가능한 AI의 가장 큰 두 영역은 기계 학습(ML)과 자연어 처리(NLP)입니다.

머신 러닝

머신 러닝은 컴퓨터가 제시된 대규모 데이터 세트에서 학습할 수 있는 방법이며, 시작할 가정은 거의 없습니다. ML은 가설로 시작하는 과학적 연구와 달리 구조화된 데이터베이스가 필요한데, ML은 데이터를 보고 감지하는 패턴을 기반으로 자체 가설을 찾는 것으로 시작합니다.[2] 그런 다음 원래 데이터 세트에서 생성할 수 있었던 알고리즘과 패턴을 기반으로 새로운 정보를 예측할 수 있는 알고리즘을 만듭니다.[2] 이 AI 모델은 데이터 기반이며, 방대한 양의 구조화된 데이터를 필요로 하며, 대부분 질병에 대한 복잡한 DSM-5 정의에 의존하는 정신 의학 분야의 장애물이며, 많은 환자 접촉은 환자 측의 인터뷰와 이야기를 기반으로 합니다.[2] 이러한 이유로 일부 연구자들은 다른 분야의 훈련된 모델을 기반으로 정신 의학에 사용될 ML 모델을 만드는 다른 방법을 채택했는데, 이 과정을 전이 학습이라고 합니다.[2]

연구자들은 전이 학습을 사용하여 알코올 중독 대 비알코올 중독을 감지하는 수정된 알고리즘을 개발했으며, 또 다른 경우에는 외상 후 스트레스 장애의 징후를 감지하는 데 동일한 방법을 사용했습니다.[6][7]

자연어 처리

AI의 장애물 중 하나는 유용한 알고리즘을 훈련하고 개발하기 위한 조직화된 데이터 세트를 찾거나 만드는 것입니다. NLP는 이러한 데이터 세트를 만드는 데 사용할 수 있습니다. NLP는 의미론적, 어휘적, 음성인식, 광학적 문자인식을 받아들여 비정형 데이터를 받아들여 정형화된 데이터로 바꾸는 기법입니다.[2] 이는 많은 진단 및 DSM-5 정신 건강 장애가 음성 및 의사 환자 인터뷰를 통해 진단되기 때문에 중요하며, 행동 패턴 인식을 위한 임상의의 기술을 활용하고 진단에 문서화 및 사용할 의학적으로 관련된 정보로 변환하기 때문입니다. NLP는 임상 방문 중뿐만 아니라 일상적인 상호 작용에서 환자에 대한 데이터를 추출, 순서화 및 구조화하는 데 사용할 수 있으며, 이는 많은 윤리적 문제를 초래합니다.[8][2]

적용들

진단.

NLP와 ML을 이용한 AI는 정신건강장애를 가진 개인을 진단하는 데 사용될 수 있습니다.[2] 질병 진행 전에 적시에 치료를 알리기 위해 초기 프레젠테이션을 기반으로 밀접하게 유사한 장애를 구별하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 영상 및 의료 스캔에서 단극성 우울증과 양극성 우울증을 구별하거나 다른 형태의 치매를 구별할 수 있습니다.[2] AI는 단일 질환의 발현 이질성 때문에 간과되었던 새로운 질병도 식별할 수 있는 가능성이 있지만,[2] 이는 많은 사람들이 우울증 진단을 받지만, 우울증은 다른 형태를 띠고 다른 행동으로 제정될 수 있습니다 - 인공지능은 인간 표현의 다양성을 분석하고 잠재적으로 다른 유형의 우울증을 식별하거나 의학에서 잘못 식별되었을 수 있는 완전히 다른 형태의 질병을 식별할 수 있습니다.[citation needed]

예후

AI를 사용하여 진단 후 질병 진행에 대한 정확한 예측을 만들 수 있습니다.[2] AI 알고리즘은 질병에 대한 현재의 가정을 따를 필요가 없으며 질병 진행과 삶의 질을 예측하기 위한 새로운 알고리즘을 검증하기 위해 자체적인 가설과 테스트를 공식화할 수 있습니다.[2] 실제로 일부 연구에서는 환자에게 우울증이 어떻게 나타나는지, 자살이나 약물 남용의 위험, 또는 기능적 결과를 예측하기 위해 신경영상, 전자 건강 기록, 유전자 및 음성 데이터를 사용했습니다.[2]

치료

정신 의학에서는 환자의 질병을 효과적으로 치료하기 위해 정확한 조합이나 요법에 도달할 때까지 여러 약물을 환자와 함께 시도하는 경우가 많습니다. AI는 이론적으로 마음대로 할 수 있는 다양한 출처에서 수집된 관찰된 데이터를 기반으로 치료 반응을 예측하는 데 사용될 수 있습니다.[2] 이는 기본적으로 환자와 임상의 모두에게 필요한 모든 시간, 노력, 자원 및 부담을 우회하게 됩니다.[2]

혜택들

정신 건강의 AI는 다음과 같은 몇 가지 이점을 제공합니다.

  • 진단 정확도 향상 : AI 기반 시스템은 뇌영상, 유전자 검사 등 다양한 출처의 데이터를 분석하여 정신건강 상태의 바이오마커를 파악하고 진단 정확도를 향상시킬 수 있습니다.[9]
  • 개인 맞춤형 치료: AI 기반 시스템은 EHR, 뇌 영상 및 유전자 검사의 데이터를 분석하여 특정 개인에게 가장 효과적인 치료법을 식별할 수 있습니다.[9]
  • 정신 건강 관리에 대한 접근성 향상: AI 기반 시스템을 사용하여 가상 환경에서 인지 행동 치료와 같은 정신 건강 개입을 제공할 수 있으며, 이는 접근이 제한된 영역에서 정신 건강 관리에 대한 접근성을 향상시킬 수 있습니다.[9]

비평

정신 건강의 AI는 여전히 신흥 분야이며 이 분야에서 AI의 사용에 대한 우려와 비판은 여전히 다음과 같습니다.

  • 데이터 부족: AI 시스템을 훈련하는 데 사용할 수 있는 데이터가 부족하여 정신 건강 상태의 패턴을 식별하고 결과를 예측하는 능력이 제한됩니다.[10]
  • 편향: AI 시스템을 훈련하는 데 사용된 데이터가 편향된 경우 편향될 수 있습니다. 이는 특정 집단의 사람들에 대한 부정확한 예측과 불공정한 대우로 이어질 수 있습니다.[11]
  • 개인 정보: 정신건강에서 AI를 활용하면 대량의 개인정보가 수집되고 분석되기 때문에 사생활에 대한 우려가 제기됩니다.[12]

결론

우울증, 불안, 외상 후 스트레스 장애(PTSD)와 같은 정신 건강 상태는 공중 보건의 주요 관심사이며, 인구의 많은 부분에 영향을 미칩니다. 심리치료나 약물치료 등 전통적인 정신건강관리 방법이 효과가 있는 것으로 나타났지만 한계도 있습니다.[13] 예를 들어, 정신 건강 관리에 대한 접근이 특정 영역에서 제한될 수 있고, 정신 건강 상태를 정확하게 진단하고 치료하는 것이 어려울 수 있습니다. AI 기술은 인간 전문가에게 보이지 않을 수 있는 새로운 통찰력을 제공하고 패턴을 식별함으로써 정신 건강 상태의 진단과 치료를 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.[14]

참고 항목

참고문헌

  1. ^ Mazza, Gabriella (2022-08-29). "AI and the Future of Mental Health". CENGN. Retrieved 2023-01-17.
  2. ^ a b c d e f g h i j k l m n o p q r s Lee, Ellen E.; Torous, John; De Choudhury, Munmun; Depp, Colin A.; Graham, Sarah A.; Kim, Ho-Cheol; Paulus, Martin P.; Krystal, John H.; Jeste, Dilip V. (September 2021). "Artificial Intelligence for Mental Health Care: Clinical Applications, Barriers, Facilitators, and Artificial Wisdom". Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging. 6 (9): 856–864. doi:10.1016/j.bpsc.2021.02.001. PMC 8349367. PMID 33571718.
  3. ^ a b Rehm, Jürgen; Shield, Kevin D. (2019-02-07). "Global Burden of Disease and the Impact of Mental and Addictive Disorders". Current Psychiatry Reports. 21 (2): 10. doi:10.1007/s11920-019-0997-0. ISSN 1535-1645. PMID 30729322. S2CID 73443048.
  4. ^ Benjamens, Stan; Dhunnoo, Pranavsingh; Meskó, Bertalan (2020-09-11). "The state of artificial intelligence-based FDA-approved medical devices and algorithms: an online database". npj Digital Medicine. 3 (1): 118. doi:10.1038/s41746-020-00324-0. ISSN 2398-6352. PMC 7486909. PMID 32984550.
  5. ^ Gabbard, Glen O.; Crisp-Han, Holly (February 2017). "The Early Career Psychiatrist and the Psychotherapeutic Identity". Academic Psychiatry. 41 (1): 30–34. doi:10.1007/s40596-016-0627-7. ISSN 1042-9670. PMID 27882522. S2CID 10051438.
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  8. ^ Le Glaz, Aziliz; Haralambous, Yannis; Kim-Dufor, Deok-Hee; Lenca, Philippe; Billot, Romain; Ryan, Taylor C; Marsh, Jonathan; DeVylder, Jordan; Walter, Michel; Berrouiguet, Sofian; Lemey, Christophe (2021-05-04). "Machine Learning and Natural Language Processing in Mental Health: Systematic Review". Journal of Medical Internet Research. 23 (5): e15708. doi:10.2196/15708. ISSN 1438-8871. PMC 8132982. PMID 33944788.
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  10. ^ Ćosić, Krešimir; Popović, Siniša; Šarlija, Marko; Kesedžić, Ivan; Jovanovic, Tanja (June 2020). "Artificial intelligence in prediction of mental health disorders induced by the COVID-19 pandemic among health care workers". Croatian Medical Journal. 61 (3): 279–288. doi:10.3325/cmj.2020.61.279. ISSN 0353-9504. PMC 7358693. PMID 32643346.
  11. ^ Nilsen, Per; Svedberg, Petra; Nygren, Jens; Frideros, Micael; Johansson, Jan; Schueller, Stephen (January 2022). "Accelerating the impact of artificial intelligence in mental healthcare through implementation science". Implementation Research and Practice. 3: 263348952211120. doi:10.1177/26334895221112033. ISSN 2633-4895. PMC 9924259. PMID 37091110. S2CID 250471425.
  12. ^ Royer, Alexandrine (2021-10-14). "The wellness industry's risky embrace of AI-driven mental health care". Brookings. Retrieved 2023-01-17.
  13. ^ "4 ways artificial intelligence is improving mental health therapy". World Economic Forum. 22 December 2021. Retrieved 2023-01-17.
  14. ^ HealthITSecurity (2021-04-23). "What Role Could Artificial Intelligence Play in Mental Healthcare?". HealthITAnalytics. Retrieved 2023-01-17.