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기계 학습을 사용하여 정신 건강을 개선할 수 있습니까?

기계 학습을 사용하여 정신 건강을 개선할 수 있습니까?
  • Published2월 15, 2022

우리는 기계 학습을 활용하여 디지털 세계에서 정신 건강을 개선할 수 있는 방법을 탐구합니다.

머신 러닝(ML) 일종의 인공 지능. ML 알고리즘 그들은 의학, 교통 예측, 객체 추천, 이미지 인식 및 음성 인식 필요한 작업을 수행하는 기존 알고리즘을 만드는 것은 어렵습니다. 그러한 작업을 더 쉽게 수행할 수 있습니다.

요즘은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술을 활용하여 심리적 건강 문제를 해결하고 개인의 정신 건강 상태에 대한 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있게 됨에 따라 정신 건강 임상의가 더 나은 치료 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

기계 학습이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

우리는 구글 지도, 구글 어시스턴트, 알렉사 등 자신도 모르는 사이에 일상 생활에서 머신 러닝을 사용합니다. 머신 러닝(ML)은 인공 지능의 일종으로 빅 데이터와 경험을 사용하여 자동으로 학습할 수 있는 컴퓨터 알고리즘에 대한 연구입니다. 그런 다음 이러한 ML 알고리즘은 훈련 데이터(입력 데이터)를 기반으로 모델을 생성하여 특별히 프로그래밍할 필요 없이 예측 또는 판단을 수행합니다. 자체적으로 작업을 수행하는 데 어느 정도 능숙해질 수 있으며 특정 작업을 수행하기 위해 알고리즘을 수동으로 개발해야 하는 작업과 같은 피로를 줄일 수 있습니다. 또한 사람들이 장치의 도움 없이 스스로 신속하게 감지할 수 없었던 관련 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

자금 세탁은 정신 건강 분야에 어떤 영향을 미치며 그로부터 이익을 얻습니까?

전 세계의 신경 과학자와 임상의는 기계 학습을 사용하여 치료 및 치료 전략을 수립하고 정신 건강 문제가 발생하기 전에 몇 가지 중요한 징후를 식별합니다. 한 가지 장점은 기계 학습이 임상의가 주어진 조건에 대한 위험에 처한 사람을 예측하는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다.

정신 건강 전문가를 위한 데이터는 이제 사용 가능한 방대한 양의 데이터로 인해 업무를 더 잘 수행할 수 있도록 쉽게 집계할 수 있습니다. 진단의 해석이 이전에 그룹 평균과 인구 통계를 기반으로 했다는 사실이 머신 러닝을 지금 유용하게 만드는 이유입니다. 의사는 기계 학습 덕분에 치료를 개인화할 수 있습니다.

머신 러닝은 두 가지 주요 방법으로 정신 건강을 변화시키는 데 도움이 됩니다.

  1. 치료 계획 수립/활력 징후 확인
  2. 위기를 예상하다
치료 계획을 수립하고 활력 징후를 식별합니다.

오늘날 사람들이 정신 장애 진단을 받으면 올바른 약물 복용량과 치료 계획을 찾기 위해 시행착오의 과정을 거쳐야 합니다. 이런 시행착오 과정이 일어나서는 안되지만 사실은 우울증과 같은 정신 건강 질환의 모든 환자의 증상은 다를 것입니다. 한 환자의 증상은 다른 환자의 증상과 다를 수 있습니다.

바이오마커는 관상 동맥 심장 질환에 대한 바이오마커인 혈중 콜레스테롤과 같은 것입니다. 따라서 인체에서 발견되는 물리적 바이오마커와 유사하게 절망감 및 절망감에 따른 우울증과 같은 정신 질환의 행동 바이오마커를 포함합니다. ML 알고리즘은 중요한 행동 바이오마커를 식별하여 정신 건강 제공자가 환자가 특정 정신 질환에 걸릴 위험이 높은지 여부를 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 알고리즘은 치료 계획의 효과를 모니터링하는 데 도움이 될 수 있습니다.

그것은 모두 각 환자의 생물학, 유발 요인, 스트레스 및 우울증과 같은 질병에 대한 반응으로 요약됩니다. 정신 건강 문제의 많은 증상이 중복되며 정신 건강 장애의 중요한 징후 중 일부는 잘 알려져 있지만 시행착오에 기반한 치료 계획은 선택 사항이 아닙니다. 정신과 의사와 정신 건강 전문가는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 다양한 하위 유형의 장애를 감지하고 더 나은 맞춤형 치료 전략과 약물 용량을 구축할 수 있습니다.

위기를 예상하다

공황 장애, 정신병, 조울증 등과 같은 특정 장애가 있는 사람들은 위기에 더 취약하다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 만성 정신질환 진단을 받은 환자들은 일상생활을 영위할 수 있도록 장애를 선별합니다. 그러나 정신 분열증 및 양극성 장애와 같은 일부 질병은 위기를 경험할 가능성이 더 큽니다. 정신 건강 전문가는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 환자가 위기를 겪을 가능성을 줄이는 책임이 있습니다. 환자가 루프에 들어가려고 하는지 감지하기 위해 기계 학습 알고리즘은 스마트폰이나 소셜 미디어를 통해 자체 제공 데이터와 수동 데이터의 조합을 사용할 수 있습니다. 새로운 에피소드가 진행 중이라는 몇 가지 분명한 징후가 있습니다. 이러한 위기는 스트레스, 고립 또는 자극에 대한 노출의 패턴을 식별할 수 있다면 예측할 수 있습니다. 우리 각자에게는 고유한 유발 요인과 대처 방법이 있으며 환자의 성향을 확인하고 공격이 발생하기 전에 개입하는 치료 계획이 매우 유용할 수 있습니다.

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가르침 때문에 정신 건강 관리를 둘러싼 낙인이 있고 정신 건강 자원에 대한 접근이 충분하지 않습니다. 정신 건강 서비스에 접근하기 어려운 것 외에도 소외된 지역 사회와 소수자는 더 큰 장벽에 직면해 있습니다. 이것은 재정적 제한과 정신 건강 관리의 필요성에 대한 교육 부족, 그리고 그 주제에 대한 근본적인 낙인이 결합되어 있기 때문입니다.

데이터 과학/기계 학습은 현재 임상의, 정신과 의사 및 치료사가 환자를 더 잘 돕기 위해 사용할 수 있는 훌륭한 도구입니다. 사람들이 질병과 싸우기 위한 기술 솔루션을 개발하고 있다는 것은 대단한 일입니다. 하지만 이것으로 충분하지 않습니다. 우리는 육체적 건강에 대해 이야기하는 것과 마찬가지로 정신 건강에 대해 이야기하는 것이 편안해야 합니다. 이제 그 어느 때보다도 이 대화를 정상화하는 데 진전이 있어야 합니다.

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