Egy úttörő mobilalkalmazás került kifejlesztésre a Hongkongi Kínai Egyetem Orvostudományi Karán (CUHK), amely képes a depresszió diagnosztizálására. Ez a kifinomult alkalmazás többmódosítós adatkezelést használ, összekapcsolva az arc kifejezéseit, hangmintákat, szövegelemzést, valamint akár a csuklón viselt készülék által naponta nyomon követett napi tevékenységeket, mindezt egy mesterséges intelligencia rendszeren keresztül pontos értékelés céljából feldolgozva.
A nemzetközi ‘Translational Psychiatry’ című folyóiratban kiadott eredmények megerősítik ennek a technológiának az hatékonyságát a depressziós zavarok értékelésében. A CUHK Orvostudományi Kar Pszichiátriai Tanszékvezetője és Pszichiátriai Professzora, a tiszteletbeli Rong Runguo elmagyarázta, hogy a depresszió egy összetett állapot, amely nem csak szomorúsággal, hanem fizikai, kognitív, érzelmi, nyelvi és rutinszerű változások sorozatával is jellemezhető. Ennek megfelelően az elektronikus módszerek alkalmazása a többmódosítós adatok mérésére és elemzésére új generációs értékelési és monitorozó eszközök felé törhet.
Ugyanezen tanszék tanársegéde, Lee Man Ho asszisztens professzor, kiemelte terveiket annak érdekében, hogy az eredmények alapján kialakítsanak egy mesterséges intelligencia rendszert, amely kifejezetten a depressziós kínai beszélő betegek szűrésére és monitorozására lett kifejlesztve. Ahogyan emelkedik a mentális egészségügyi szolgáltatások iránti igény is, úgy nő az igény az hatékony diagnosztikai és monitorozó eszközökre is. Az ilyen rendszer bevezetése jelentősen enyhíthet a depresszió által okozott terheken, mint egy mentális egészségügyi aggodalom.
A CUHK által kifejlesztett innovatív alkalmazás ígéretet jelent a depresszió felismerésének és monitorozásának fejlett módszerére, kihasználva az AI-t a zavar különböző mutatóinak értékeléséhez. Mivel a téma a mentális egészségügyet és a technológiát érinti, számos fontos szempontot kell figyelembe venni, ideértve az pontosság, a magánéleti jogok és az etikai következmények kérdéseit.
Kulcskérdések:
– Hogyan jósolja meg az AI a depressziót magas pontossággal többmódosítós adatok használatával?
– Milyen adatvédelmi aggályok merülnek fel az érzékeny személyes adatok gyűjtése során?
– Elérhető lesz-e ez az alkalmazás különböző gazdasági háttérrel rendelkező embereknek?
– Hogyan változtathatna az ilyen technológia az egészségügyi szolgáltatások megközelítésén?
Válaszok:
Az alkalmazás valószínűleg olyan algoritmusokat használ, amelyek olyan adathalmazokon vannak kiképezve, amelyek magukba foglalják az arc kifejezéseit, hangmintákat, szövegelemzést és a fizikai aktivitás ritmusát, hogy előrejelezhessék a depressziót. A magas pontosság az adatpontok kombinációjából és egymáshoz viszonyításából származik, amelyek olyan mintázatokat fedhetnek fel, amelyek nem azonnal nyilvánvalóak az emberi egészségügyi szolgáltatók számára.
Az adatvédelem itt kulcsfontosságú aggály a érzékeny személyes információk kezelése miatt. Az ilyen aggodalmak kezeléséhez a fejlesztőknek biztosítaniuk kell erős titkosítási módszereket, biztonságos adattárolási megoldásokat és egyértelmű szabályokat kell kidolgozniuk arról, hogy ki fér hozzá az adatokhoz.
Az elérhetőség kérdése többoldalú – attól függ, hogy az alkalmazás ingyenes-e, fizetéshez kötött-e, és hogy az eszközök (pl. a csuklón viselt készülék) megfizethetők-e.
Ez a technológia véghezvitele forradalmasíthatja a mentális egészségügyi szolgáltatásokat a gyorsabb diagnózis biztosításával, a távoli monitorozás lehetővé tételével és az egészségügyi szakemberek tehermentesítésével a kritikusabb feladatokra összpontosítással.
Kulcskérdések és vitás kérdések:
Az alkalmazás előrejelzési pontosságának biztosítása különböző populációk esetében, a felhasználók magánélettervének védelme és a AI lehetséges elfogultságainak leküzdése az egyes főbb kihívások közé tartoznak. Egyesek azt is állíthatják, hogy az egészségügyben való túlzott technológiai támaszkodás csökkentheti a páciens-kezelő közti kapcsolatok minőségét.
Előnyök:
– Gyors és hatékony depresszió szűrés.
– A betegek folyamatos monitorizálása a kezelés előrehaladásának nyomon követésére.
– Az egészségügyi szakemberek munkaterhelésének csökkentése.
– Lehetőség a kiszolgáltatott lakosság elérésére.
Hátrányok:
– Potenciális magánéleti kockázatok az érzékeny adatok kezelése miatt.
– Etikai kérdések a technológiába vetett túlzott bizalommal kapcsolatban az egészségügyben.
– Lehetséges különbségek az AI diagnosztikai képességeiben különböző etnikumok és kultúrák között.
– Az elektronikus eszközökkel való függés, amelyek nem feltétlenül elérhetők mindenki számára.
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar