Исследователи UW Medicine обнаружили, что алгоритмы так же хороши, как и обученные люди, в определении тревожных слов в текстовых сообщениях от людей с серьезными психическими заболеваниями. Это открывает многообещающую область исследований, которая может помочь в обучении психиатрии и нехватке медицинской помощи.
Результаты были опубликованы в конце сентября в журнале Psychiatric Services.
Текстовые сообщения все чаще становятся частью психиатрической помощи и оценки, но этим дистанционным психиатрическим вмешательствам может не хватать эмоциональных ориентиров, которые терапевты используют для навигации в личных беседах с пациентами.
Исследовательская группа, базирующаяся в Департаменте психиатрии и поведенческих наук, впервые использовала обработку естественного языка, чтобы помочь обнаружить и идентифицировать текстовые сообщения, которые отражают «когнитивные искажения», которые могут ускользнуть от недостаточно обученного или переутомленного врача. Исследование также может в конечном итоге помочь большему количеству пациентов обратиться за медицинской помощью.
В ходе исследования были изучены тысячи уникальных и незапланированных текстовых сообщений между 39 людьми с серьезными психическими заболеваниями и госпитализацией в анамнезе и их поставщиками психиатрических услуг. Люди-оценщики оценивали тексты на наличие нескольких когнитивных искажений, как это обычно делается в условиях ухода за пациентами. Оценщики ищут тонкие или явные формулировки, которые предполагают, что пациент чрезмерно обобщает, катастрофизирует или делает поспешные выводы, и все это может быть ключом к проблемам.
Исследователи также запрограммировали компьютеры для выполнения той же задачи по оценке текстов и обнаружили, что люди и ИИ одинаково оценивают большинство изучаемых категорий.
«Возможность иметь системы, которые могут помочь в принятии клинических решений, я думаю, чрезвычайно актуальна и потенциально эффективна для тех, кто работает в полевых условиях, у которых иногда нет доступа к обучению, иногда нет доступа к супервизии, а иногда они просто устали, переутомились и сгорели. и им трудно оставаться на месте во всех взаимодействиях, которые у них есть», — сказал Таушер, который пришел к исследованиям после десяти лет работы в клинических условиях.
Поддержка клиницистов была бы немедленным преимуществом, но исследователи также видят будущие приложения, которые будут работать параллельно с носимым фитнес-браслетом или системой мониторинга на основе телефона. Дрор Бен-Зеев, директор Центра поведенческих исследований в области технологий и инженерии UW и соавтор статьи, сказал, что технология может в конечном итоге обеспечить обратную связь в реальном времени, которая подскажет терапевту о надвигающейся проблеме.
«Точно так же, как вы получаете уровень кислорода в крови, частоту сердечных сокращений и другие входные данные, — сказал Бен-Зеев, — мы можем получить примечание, указывающее на то, что пациент делает поспешные выводы и катастрофизируется. привлечение внимания к образцу мышления — это то, что мы предвидим в будущем. У людей будут эти петли обратной связи с их технологиями, где они получат представление о себе».
Эта работа была поддержана Институтом Гарви по решениям для здоровья мозга при Медицинской школе Вашингтонского университета, Национальным институтом психического здоровья (R56-MH-109554) и Национальной медицинской библиотекой (T15-LM-007442).
Источник: ВАША медицина
