高品質な人工知能メンタルヘルスカウンセリングアプリを開発するには？

生活の質は向上している一方で、人々の精神状態は悪化しています。

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群衆の中にうつ病や反社会的人格などが出現している。

過去10年間で、メンタルヘルスの危機はま​​すます深刻化しています。

同時に、人工知能を中心とした技術的なデジタルソリューションは、何百万人もの人々に希望をもたらし、彼らの精神衛生を改善し、少なくとも平穏を保つのに役立っています。

テクノロジー企業や科学機関は、ユーザーに日常的な専門家の診断と治療を提供するだけでなく、患者が適切な治療を受けるのを支援するメンタルヘルスアプリケーションを開発しました。

人工知能の出現はちょうど良いタイミングで起こった。これは世界経済フォーラムが発表した世界未来委員会の健康報告書でも確認されており、人工知能は精神疾患の治療の重要な手段となっていると述べられています。研究結果は、人工知能技術の助けを借りれば、より正確な診断が可能になり、医薬品開発において大きな進歩を達成できることを示しています。米国では心理学者が深刻に不足しており、それがメンタルヘルス危機の拡大につながっているため、このことを理解することは極めて重要です。米国の郡の60%以上には精神科医がいません。そして発展途上国にとって、メンタルヘルス治療は間違いなく特にデリケートな問題です。したがって、効果的なチャットボット ソフトウェアを開発するには、特定の方法論が必要です。

メンタルヘルス問題を解決するために、APPには以下の機能が必要です

世界経済フォーラムの健康調査では、米国では成人患者の20人に1人が誤診されていることも判明した。そのため、AI ベースのアプリは診断サポートを提供できるため、際立っています。多くのソフトウェアでは、受容・実現療法、認知行動療法、ゲーミフィケーション、アートセラピー、感情トレーニングなど、高品質の診断と治療結果を達成するための特別な機能が導入されています。もちろん、ソフトウェアはそれぞれ独自のものです。

いずれにせよ、患者にとって本当に大きな変化をもたらすには、AI メンタルヘルス ソフトウェアには次の機能が必要です。

個人的なコントロール。精神疾患を患っていない人にとって、メンタルヘルス ソフトウェアは気分の変化を監視し、ストレスに適切に対処するのに役立ちます。しかし、感染が確認された患者は、病気の症状や状態の変化を追跡するためにこの機能を必要としています。この機能は、患者の状態や感情を監視し、患者の悲観主義の引き金となるものを特定することができます。

相互扶助グループ。この機能により、ユーザーは安全で安定した環境で自分の気持ちや病気を共有し、他の人からのサポートと理解を得ることができます。さらに重要なのは、心理学者がこれらの相互援助グループを監督し、管理して、ユーザーが安全な体験をできるようにすることです。

共有機能。この機能は、ユーザーが治療状況を医師と共有したい場合に特に重要です。患者は長期にわたる専門的な医療サービスを受けられるだけでなく、医師は遠隔で患者の状態を監視し、緊急事態にタイムリーに対処することもできます。さらに、この機能の役割は、一部のユーザーが家族からのサポートを必要とする場合にも強調されます。

情報を交換するさまざまな方法。この機能により、ユーザーは、電話をかける際に不安を感じるユーザーなど、いくつかの特殊な状況を考慮して、医師とのより快適なコミュニケーション方法を選択できます。

通知機能。この機能は、感情を感知することを思い出すのが難しい人向けです。通知を送信することで、ソフトウェアはユーザーに感情を監視したり、リラックスして平穏な精神状態を維持するよう促します。同時に、通知がストレスになる場合は、ユーザーが自分で調整することもできます。

医師と患者のマッチング。このソフトウェアは、人工知能技術の助けを借りて、ユーザーが提供する情報に基づいて適切な心理学者を推薦することができます。この機能は、医師の選び方がわからないユーザーが最適な候補者を見つけるのに役立ちます。

医師のダッシュボード。この機能により、患者と医師にコンサルティング サービスを提供できます。ここで医師は患者の状態を理解し、病気の進行を追跡し、情報をまとめて保存することができ、医師にとって大きな利便性が得られます。

もっと広い意味では、このタイプのソフトウェアのスケーラビリティには利点と欠点の両方があります。医薬品開発と同様に、ソフトウェアの安全性や治療計画の有効性を確保するためにも、正確なモニタリングを実施する必要があります。

考慮すべきその他の事項

安全。同時に、人工知能技術はプライバシーの問題を引き起こす可能性もあります。患者の個人情報へのアクセスは、特にその情報がソーシャルメディア上のユーザーのデータに関係する場合、新たなリスクももたらします。開発者は、個人情報をできるだけ少なく保存し、分析した医療記録を定期的にクリーンアップし、サーバー上のデータを暗号化するなど、最初からリスクを最小限に抑える必要があります。

テストグループ。開発者は、機械学習がグループ全体の傾向を表す可能性があるという事実など、このタイプの AI ソフトウェアの限界についても認識する必要があります。たとえば、AI ソフトウェアがユーザーの発話内容を分析して精神疾患を診断する場合、特定のグループの人々の発話サンプルを使用して開発されると、別のグループのサンプルを分析するときにソフトウェアが間違いを犯す可能性があります。これらのリスクを回避するには、開発者は問題を認識し、臨床研究の厳格な基準に従ってソフトウェアを開発する必要があります。テストグループはより広範囲のグループをカバーする必要があります。

道具主義対人間性。デジタルメンタルヘルスサービスには人間味が欠けていると感じる人もいるかもしれないが、患者の身元が秘密にされるからこそ、人工知能の人気が高まることもある。患者によっては、知らない医師と話すのが難しいと感じるかもしれないが、人工知能ソフトウェアは彼らの不安を和らげることができる。この利点のおかげで、人工知能ソフトウェアは、診断されていない精神疾患の診断、治療プロセスの加速、治癒の可能性の大幅な向上に役立ちます。

これらのソフトウェアの場合、全体的な製品戦略において品質保証を過小評価することはできません。

このタイプのロボットチャットソフトウェアには特定の機能があるため、

したがって、回帰テストからパフォーマンス評価まで、モバイル アプリケーションのテストでは、患者と医師が優れたユーザー エクスペリエンスを得られるよう保証する必要があります。

—ケイト・ポノマレンコ、QAマッドネス最高技術責任者

結局のところ、この種の AI ソフトウェアの将来性は明るい。医師と患者の間のコミュニケーションを強化し、日々のデータを提供し、病気を示す症状を素早く特定し、遠隔地の患者の緊急事態を医師に通知することができるのだ。

問題よりも解決策の方が常に多く存在します。将来的には、人工知能が医療分野でより広く効果的に活用されるようになると信じています。