V současné době je nezbytné, aby se vývoj umělé inteligence (AI) v oblasti zdravotní péče zaměřoval nejen na technologické inovace, ale i na etické a bezpečnostní aspekty jejího nasazení. Jak se AI stává stále více integrovanou do diagnostiky, monitorování a léčby, klade to na odborníky v oblasti zdravotnictví i na vývojáře nové výzvy v oblasti odpovědnosti, ochrany soukromí a transparentnosti. Zvláště v citlivé oblasti duševního zdraví je nezbytné vyvinout systémy, které jsou nejen efektivní, ale i bezpečné a etické.

Jedním z největších problémů, který ohrožuje udržitelnost velkých jazykových modelů (LLM) a jiných systémů AI, je tzv. „data drift“ – změny v statistických vlastnostech vstupních dat, která jsou používána pro trénování modelů. S časem se tréninková data stávají méně reprezentativními pro realitu, což může vést k poklesu výkonu a přesnosti modelů. Tento jev může mít závažné důsledky nejen pro přesnost predikcí, ale i pro bezpečnost a spolehlivost výsledků, které AI poskytuje. Geopolitické, ekonomické, sociální faktory a změny v chování uživatelů mohou způsobit významné odchylky v datech, což může vést k nesprávným diagnostikám nebo nevhodným doporučením.

K tomu, aby se tento problém minimalizoval, jsou navrhovány různé strategie, jakými jsou kontinuální učení, monitorování a hodnocení, lidský dohled nad automatizovanými procesy, augmentace dat a dynamická adaptace systémů. Důležitým krokem je pravidelně vyhodnocovat výstupy a případné odchylky, což napomáhá udržovat přesnost a stabilitu AI systémů v reálném světě.

Kromě technických problémů je třeba věnovat pozornost i etickým aspektům implementace AI do oblasti duševního zdraví. Studie ukazují, že existují významné etické problémy, jako je algoritmická zaujatost, nedostatek transparentnosti v rozhodovacích procesech a riziko nahrazení lidských interakcí, což může vést k prohlubování zdravotních nerovností. V tomto kontextu se stále více klade důraz na ochranu práv pacientů a na udržení veřejné důvěry v AI nástroje.

Vzhledem k těmto výzvám je kladeno důraz na etické rámce a pravidla, která mají zajistit odpovědné nasazení AI technologií v oblasti duševního zdraví. Existují konkrétní doporučené postupy, jakými jsou například:

  1. READI Framework (připravenost na nasazení a implementaci AI),

  2. BS 30440:2023 Validation Framework,

  3. EU AI Act 2024.

Tato pravidla a normy jsou nezbytná pro to, aby AI systémy byly nejen efektivní, ale také spravedlivé, transparentní a odpovědné.

Kromě samotných etických pravidel je třeba vzít v úvahu také technické aspekty, které mohou ovlivnit funkčnost a udržitelnost AI nástrojů. Mezi ně patří například generativní AI (GenAI), která pohání chatboty a virtuální asistenty, jež mohou pacientům poskytovat emocionální podporu a doporučovat strategie pro zvládání stresu. Stejně tak agentní systémy, které autonomně monitorují chování uživatele a včas detekují příznaky duševního utrpení, mohou výrazně přispět k včasné intervenci.

Nicméně nasazení těchto pokročilých technologií vyžaduje velkou míru odpovědnosti a etických úvah. Zde je důležité zachovat lidský přístup, kdy AI nástroje slouží jako doplněk k práci zdravotnických profesionálů, nikoliv jako náhrada. Tento lidský prvek je klíčový pro zachování empatie a lidského kontaktu v péči o duševní zdraví.

Pokud jde o ochranu osobních údajů, soukromí pacientů a informovaný souhlas, tyto otázky zůstávají v oblasti AI ve zdravotnictví neustále aktuální. Různé regulační rámce, jako je EU AI Act, který vyžaduje provádění rizikových hodnocení, správu dat a lidský dohled, jsou nezbytné pro zachování bezpečnosti a důvěry ve zdravotní AI systémy.

Je rovněž kladeno důraz na transparentnost, která zajišťuje, že pacienti a odborníci přesně vědí, jaké algoritmy a rozhodovací procesy jsou za konkrétními výstupy AI stojí. To nejen že zvyšuje důvěru, ale také napomáhá v prevenci nesprávných diagnóz či neadekvátních léčebných postupů.

Závěrem je důležité, aby budoucí vývoj AI v oblasti zdravotní péče, a především duševního zdraví, neztrácel ze zřetele nejen technologickou výkonnost, ale i etickou odpovědnost. Vytváření AI systémů, které jsou nejen efektivní, ale i transparentní, férové a důvěryhodné, je klíčem k budoucnosti, kde technologie mohou skutečně přispět k zlepšení lidského zdraví, aniž by ohrozily základní hodnoty lidských práv a důstojnosti.

Jak špatné duševní zdraví ovlivňuje mladistvou delikvenci a ekonomiku společnosti?

Mladistvá delikvence, tedy zapojení nezletilých do trestné činnosti, je narůstajícím problémem s hlubokými sociálními a psychologickými důsledky (Gupta et al., 2022; Miao et al., 2025). Ačkoliv mnoho faktorů přispívá k delikventnímu chování, výzkumy ukazují na silnou korelaci mezi duševními problémy mladistvých a jejich zapojením do trestné činnosti (Goldstein et al., 2005; Overbeek et al., 2005; Siouti et al., 2025). Adolescenti trpící neléčenými duševními poruchami, jako jsou úzkosti, deprese, ADHD nebo zneužívání návykových látek, mají zvýšené riziko zapojení se do rizikového chování, včetně krádeží, vandalismu, užívání drog nebo násilí (Fazel et al., 2008).

Meta-analýza, kterou provedli Fazel et al. (2008) na adolescentních vězních a mladistvých ve výchovných zařízeních, zjistila, že 11,7 % chlapců a 18,5 % dívek mělo diagnostikováno ADHD. To ukazuje, že bez včasné diagnózy, intervence a odpovídající podpory mohou tato chování eskalovat a vést k právním důsledkům a dlouhodobým sociálním problémům. Mladistvá delikvence přitom představuje nejenom významné ekonomické náklady pro společnost, ale i vysoké náklady na zdravotní péči, vězeňství a vzdělávací systém. V USA například průměrné roční náklady na věznění mladého člověka dosahují přibližně 214 620 dolarů, přičemž některé státy vynakládají více než 500 000 dolarů na jednoho mladistvého za rok (Justice Policy Institute, 2020).

Ekonomické dopady duševních problémů mládeže mají dalekosáhlé důsledky nejen pro jednotlivce, ale i pro celou společnost. Zhoršené duševní zdraví dětí a dospívajících vede k vyšším výdajům na zdravotní péči, vzdělávací problémy a ztrátě produktivity pracovní síly. Tyto ekonomické zátěže jsou patrné v různých oblastech, jako jsou zdravotnictví, školství a ztráta příjmů rodičů. Podle odhadů WHO se očekává, že celkové náklady na duševní nemoci do roku 2030 více než zdvojnásobí, dosáhnou celkových 6 bilionů dolarů, přičemž přímé a nepřímé náklady se budou pohybovat okolo 2 bilionů a 4 bilionů dolarů (Bloom et al., 2011).

Studie Lizhenga et al. (2019) odhalila šokující ekonomickou zátěž ve výši 1,191 bilionu dolarů v Číně, přičemž přímé náklady činily 565 milionů dolarů. Ztráty na příjmech rodin dosahovaly 47 miliard dolarů v důsledku snížení pracovní doby nebo opuštění zaměstnání opatrovníky dětí. Každá postižená rodina přišla o průměrně 1 653 dolarů. Tyto náklady ukazují hlubší příběh, než jen finanční zátěž; pro rodiny znamená péče o děti s duševními problémy každodenní boj, který ovlivňuje jejich schopnost pracovat a v některých případech vede k finančnímu stresu a nejistotě. Tento problém není izolován pouze v osobní rovině, ale představuje rostoucí výzvu pro celé společnosti, které čelí narůstajícím nákladům a důsledkům duševních problémů u dětí a adolescentů.

Finanční dopady duševních poruch u dětí a dospívajících nejsou omezeny pouze na jednu zemi, ale představují globální výzvu. V Nizozemí například zjistili Bodden et al. (2018), že klinicky doporučení adolescenti stojí nizozemskou společnost ročně přibližně 38 milionů eur. Při aplikaci novějších mezinárodních prevalenčních údajů se tato částka zvýšila na 59 milionů eur ročně. V USA, kde vážné duševní poruchy vedly v roce 2002 k ztrátě 193,2 miliardy dolarů na osobních výdělcích, a ve Velké Británii, kde se roční náklady na duševní zdraví dětí a mladých lidí do 20 let odhadují na 18,8 miliardy liber (Cardoso & McHayle, 2024), jsou ekonomické ztráty rovněž alarmující.

Duševní zdraví mladistvých ovlivňuje nejen jednotlivce, ale i jejich rodiny a širší ekonomiku. Finanční zátěž přesahuje výdaje na zdravotní péči, protože rodiče a opatrovníci často čelí dilematu mezi prací a péčí o dítě, což vede k ztrátě produktivity a finanční nestabilitě. Mnoho rodin se spoléhá na systémy sociální podpory a speciální vzdělávací programy, což zvyšuje celkové ekonomické náklady. Kromě toho je zde často opomíjený důsledek v podobě emocionální a finanční zátěže pro opatrovníky. Stres spojený s péčí o dítě s duševními problémy může mít vliv na jejich vlastní zdraví, což často vede k úzkostem nebo depresím (Zapata, 2025). To následně ovlivňuje jejich schopnost pracovat a zajišťovat finanční stabilitu, což vytváří těžko prolomitelný cyklus.

Tento problém má širší dopady na veřejné systémy. Zvýšený tlak na zdravotní služby, speciální vzdělávací zdroje a podporu pro opatrovníky zátěžuje veřejné zdraví a sociální systémy. Nedostatečná podpora pro děti a adolescenty s duševními problémy může vést k dlouhodobým sociálním nákladům, včetně snížené účasti na pracovním trhu, vyšší nezaměstnanosti a větší závislosti na sociálních službách. Investice do včasné intervence a podpory duševního zdraví jsou nejenom sociální odpovědností, ale i ekonomickou nutností.

Poskytování podpory duševního zdraví pro děti a adolescenty není jen etickou odpovědností, ale i klíčovou investicí do budoucí generace. Důležitý je přístup k psychologickým službám, dodržování léčby a dosahování pozitivních výsledků pro duševní pohodu. Avšak děti a rodiny v nízkopříjmových oblastech čelí značným překážkám v přístupu k vysoce kvalitní péči o duševní zdraví (Hodgkinson et al., 2017). Tyto výzvy zahrnují omezenou dostupnost služeb, finanční omezení a systémové nerovnosti, které brání v získání potřebné podpory. Mnozí adolescenti se také potýkají s nedostatkem důvěryhodných, snadno pochopitelných informací, které by odpovídaly jejich potřebám v oblasti osobního rozvoje (Taba et al., 2022). Pro jejich růst je klíčové vytvořit pozitivní, nestranné prostředí a podpořit jejich rozvoj v rámci vzdělané podpory.

Jak umělá inteligence pomáhá při detekci rizik v oblasti duševního zdraví?

Duševní zdraví je komplexní oblast, která vyžaduje pečlivé a soustavné sledování různých faktorů, jež mohou ovlivnit jednotlivce v různých životních obdobích. Pro diagnostiku a prevenci psychických problémů je kladeno stále větší důraz na využívání datových zdrojů, které mohou pomoci včasně identifikovat biomarkery vedoucí k detekci nemocí. S postupem času roste povědomí o tom, že mentální data mohou hrát klíčovou roli v proaktivní detekci problémů a umožnit včasné intervence ze strany pečovatelů, což je nezbytné pro efektivní řešení duševních poruch. Cílem této kapitoly je poskytnout nástroje a techniky modelování umělou inteligencí (AI), které pomohou odborníkům v oblasti duševního zdraví při hodnocení rizik a zavádění včasných opatření.

Principy rámce hodnocení rizik jsou klíčové pro pochopení, jak různé kategorie duševních problémů představují hrozbu, jež činí nezbytným vytváření takového rámce. Ten umožňuje monitorovat závažnost problémů v různých věkových skupinách, mezi pohlavími a podle dalších specifických potřeb populace. S využitím umělé inteligence lze předpovědět a reagovat na tyto problémy s cílem zabránit jejich eskalaci. Hodnocení rizik a jejich management jsou dynamickými procesy, které umožňují informacím proudit, monitorovat podmínky jednotlivců v závislosti na změnách v sociálním a environmentálním kontextu a umožnit formulaci informací pro včasná rozhodnutí, jež pomohou pacientům a jejich rodinám.

Při návrhu rámce hodnocení rizik je důležité vzít v úvahu různé faktory, které mohou ovlivnit duševní zdraví. Mezi klíčové metriky, které je třeba sledovat, patří riziko sebepoškození, pokusů o sebevraždu nebo tendence k agresivnímu chování vůči ostatním. Zároveň je důležité sledovat rizika spojená s alkoholismem, drogovou závislostí a zneužíváním, stejně jako pravděpodobnost sociální izolace nebo vystavení násilí z vnějšku. Různé rizikové faktory mohou být modelovány pomocí existujících rámců, jako je bioekologický model, jenž používá prediktory k hodnocení rizika duševního zdraví jednotlivce. U adolescentů by tento rámec měl zohlednit nejen mikrosystémová rizika (například rodinné chování a vliv rodinného prostředí), ale i exosystémová rizika, která se týkají kulturní orientace rodičů a širšího rodinného kontextu.

Umělá inteligence, a zejména generativní AI (GenAI), hraje klíčovou roli při vyhodnocování závažnosti rizik v duševním zdraví. Je schopná nejen identifikovat specifické vzorce chování, ale také analyzovat komplexní data, včetně neurovědních a behaviorálních vzorců, aby se určil stupeň rizika u jednotlivců. Využití AI může takovým způsobem usnadnit rozhodovací procesy, což vede k lepšímu pochopení dynamiky rizik a jejich včasnému zmírnění.

Při analýze rizik je rovněž nezbytné zohlednit behaviorální charakteristiky, jako jsou internalizující a externalizující chování. Internalizující chování, jako je smutek, úzkost nebo pocity osamělosti, jsou často sebehodnocena jednotlivcem, nebo mohou být hlášena rodiči. Externalizující chování zahrnuje jednání, které je zřejmé ve vztahu k okolnímu světu, jako jsou lhaní, vandalismus, šikanování nebo zneužívání drog. Tyto faktory se kombinují a jejich vzorce určují celkové riziko. Umělá inteligence dokáže efektivně identifikovat a kvantifikovat tyto chování a jejich intenzitu, což přispívá k přesnějšímu hodnocení rizika.

V oblasti hodnocení rizik u mladistvých je rovněž zásadní zapojení psychiatrů a psychologů, kteří provádějí důkladnou mentální prohlídku pacientů, zejména pokud ti vykazují známky nebo přání vykonávat škodlivé chování. V takových případech je třeba rychle reagovat a implementovat preventivní opatření, která mohou zabránit rozvoji závažnějších problémů. Je rovněž důležité, aby se vysoce komplexní data správně interpretovala v kontextu individuálních potřeb a specifických okolností každého pacienta, což je jedna z klíčových výzev při použití AI v duševním zdraví.

V konečném důsledku je zapotřebí vyvážený přístup, který kombinuje pokročilou analýzu dat s lidským faktorem. Umělá inteligence by měla sloužit jako nástroj, který podporuje rozhodovací procesy pečovatelů, nikoli je nahrazuje. Zodpovědné použití AI v oblasti duševního zdraví může přinést významné zlepšení včasné detekce rizik a v rámci preventivní péče, čímž se sníží počet závažných případů duševních nemocí.

Co se stane, když hlad přetvoří predátora?
Jaké techniky se používají k optimalizaci komprese map hloubky v 3D-HEVC?
Jaké řešení je optimální při vícenásobné optimalizaci experimentálních dat?
Jak lze sestavit superatomy do složených materiálů a jaké jsou jejich vlastnosti?