人工知能がメンタルヘルスの改善に役立つ4つの方法

人工知能がメンタルヘルスの改善に役立つ4つの方法

[51CTO.com クイック翻訳] 私たちはメンタルヘルスの危機を経験しています。世界人口の約 15.5% が精神疾患を患っており、その数は増加傾向にあります。多くの人が治癒したにもかかわらず、精神疾患の50%以上が未治療のままです。米国では、成人の5人に1人が何らかの精神疾患を患っています。平均すると、40秒ごとに1人が自殺で亡くなっています。自殺で亡くなる人1人に対して、自らの命を絶ちたいと願う人は20人以上います。この症状は私たちの家族や文化に影響を与えるだけでなく、精神衛生治療費や生産性の低下を通じて経済的な影響も甚大です。

[[266733]]

精神科医や関連する医療専門家の深刻な不足により、危機はさらに悪化している。統計によると、米国の人口の約 40% は、メンタルヘルスの専門家が不足している地域に住んでいます (米国の地域の 60% には心理学者がいません)。そして、精神保健の専門家にアクセスできる人でも、費用が払えないために治療を受けられない場合が多いのです。精神疾患には年間201億ドル以上が費やされており、精神疾患は心臓病に次いで我が国の医療制度で最も費用のかかる病気となっている。

メンタルヘルスにおけるAIの応用例

研究者たちは、人工知能が精神疾患の検査、診断、治療に役立つさまざまな方法をテストしている。世界幸福プロジェクト(WWBP)の研究者らは、人工知能アルゴリズムを使用してソーシャルメディアを分析し、うつ病の言語的手がかりとなる可能性のあるものを探した。うつ病患者は、ソーシャルメディア上で、孤独について言及したり、「感情」「私」「自分自身」といった言葉を使わなかったりと、他の慢性疾患を患う人々とは違った自己表現をしていることが判明した。チームの調査結果は米国科学アカデミー紀要に掲載されている。研究者らは、50万件のフェイスブック投稿、フェイスブックのステータス更新、医療記録を分析した結果、うつ病に関連する言語的特徴を特定することができた。研究者らは、言語の特徴によって患者が正式な治療を受ける3か月前にうつ病を予測できること、また、表情、話し方、口調、声などの表現を識別することで自殺リスクを予測できることを発見した。

研究者に加えて、いくつかの企業もメンタルヘルス危機の解決に AI を活用しています。スタートアップのカルテットのプラットフォームは、精神疾患の可能性を警告し、患者の状態を医師またはコンピューターによる認知行動療法プログラムに紹介する。 Ginger は、人々に直接相談サービスを提供するチャット アプリケーションです。人々が使用する言葉をアルゴリズム的に分析し、20億を超える行動データサンプル、4,500万件のチャットメッセージ、200万件の臨床評価からモデルをトレーニングすることで推奨事項を提供します。 CompanionMX システムを使用すると、うつ病、双極性障害、その他の症状を持つ人々が自分の気持ちを話すことができる独自の音声ジャーナルを作成できます。その後、記録は人工知能システムを通じて分析され、メンタルヘルスのモニタリングのための行動の変化が調べられます。 Bark は、主要なメッセージングおよびソーシャル メディア プラットフォームを監視し、子供の携帯電話でのネットいじめ、うつ病、自殺願望、セクスティングの兆候を検出する保護者向けの携帯電話追跡アプリです。

これらはメンタルヘルスをサポートするための革新的なソリューションの一部です。人工知能は、主に次の 4 つの方法でメンタルヘルス危機の解決に役立ちます。

1. メンタルヘルス従事者を支援する

多くの業界と同様に、AI はメンタルヘルス従事者の業務を支援することができます。アルゴリズムは人間よりもはるかに速くデータを分析し、治療の推奨を提供したり、患者の進行状況を監視したり、問題を医師に警告したりすることができます。多くの場合、AI と人間の臨床医は協力して作業します。

2. 24時間365日アクセス

メンタルヘルスの専門家が不足しているため、予約を取るのに数か月かかる場合があります。患者が精神衛生の専門家が少ない地域に住んでいる場合、より長く待たされる可能性があります。人工知能は、予約を待つことなく 24 時間いつでもアクセスできるソリューションを提供します。

3. リーズナブルな価格

医療費が高額なため、助けを求めることができない人もいます。人工知能ツールはより便利なソリューションを提供できます。

4. ロボットとチャットする

ロボットと話すことに慣れるまでには時間がかかる人もいるかもしれないが、AI マシンの匿名性は効果的である可能性がある。人によっては、セラピストと直接話すのが難しいことでも、ロボットには打ち明けやすいかもしれません。

克服すべき障害

AI を活用してメンタルヘルス危機の解決に役立てることは大いに期待できますが、克服すべきハードルはまだ多く残っています。人々が日常的にさまざまなレベルの監視を快適に受け入れるようになるだけでなく、重要なプライバシーの問題もあります。現時点ではこれらのアプリを規制する法律や規制はないため、アプリはメンタルヘルスの専門家と連携して使用することをお勧めします。 AI ツールが登場するにつれて、その安全性と有効性を確保するための適切なプロトコルを導入し、特定の集団に限定されないように多様なデータセットを使用して構築およびトレーニングする必要があります。

全体的に、AI はメンタルヘルス危機を緩和するために必要な重要なリソースを私たちに提供できる可能性があります。

原題: 人工知能がメンタルヘルスに活用される驚くべき方法、著者: バーナード・マー

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]

<<:  快手テクノロジーのマルチメディアコンテンツ理解部門のLi Yan氏:AI技術は快手製品に統合されています

>>:  AI 計画ガイド: デジタル変革に不可欠なステップ

ブログ    
ブログ    

推薦する

サイバーセキュリティにおける AI と機械学習の 7 つのプラスとマイナスの影響

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) のテクノロジーは、サイバーセキュリティを含め、今や私たちの...

...

情報フローシナリオにおけるAIGCの実践

1. パーソナライズされたタイトル生成パーソナライズされたタイトル生成とは、ユーザー コンテンツとパ...

...

ガートナー: CIO がビッグモデルを選択するための 6 つの基準と 5 つの主な導入方法

過去 2 年間で、ChatGPT は急速に広まりました。過去 6 か月間で、多くの企業が生成 AI ...

Google: 2020年5月のコアアルゴリズムアップデート、多数のウェブサイトに影響

Google のアルゴリズムは毎年何百回も更新されます (Google は通常、これらの更新について...

2024年のビッグデータの不完全な予測

人工知能の進歩は2024年まで大きな原動力となる可能性が高く、ビッグデータの課題、つまりそれをどのよ...

AF2を超える? Iambic、NVIDIA、Caltech が、状態固有のタンパク質-リガンド複合体の構造予測のためのマルチスケール深層生成モデルを開発

タンパク質と小分子リガンドによって形成される結合複合体は、生命にとって遍在し、不可欠です。科学者は最...

あなたの GPU は Llama 2 のような大規模なモデルを実行できますか?このオープンソースプロジェクトを試してみてください

コンピューティング能力が重要視される時代に、GPU は大規模モデル (LLM) をスムーズに実行でき...

2020年の新自動運転技術レポートが公開されました!

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

...

MetaのAIディレクターは、AIスーパーインテリジェンスがすぐに実現するとは考えておらず、量子コンピューティングにも懐疑的だ。

メタの主任科学者であり、ディープラーニングの先駆者であるヤン・ルカン氏は、現在のAIシステムが、山の...