Jak technologie a umělá inteligence pomáhají při péči o duševní zdraví: Využití digitální fenotypizace, virtuální asistence a herních technologií

Použití pokročilých technologií v oblasti péče o duševní zdraví se stává stále běžnějším nástrojem pro diagnostiku, terapii a prevenci duševních problémů. Moderní aplikace na pomoc duševnímu zdraví, jako je například Talkspace, nabízejí virtuální návštěvy psychiatra a terapeutické kurzy pro dospělé i teenagery. Tyto platformy poskytují flexibilitu a pohodlí pro uživatele, kteří mohou komunikovat s odborníky prostřednictvím chatu nebo videa, a to v době, která jim vyhovuje. Mladí lidé a jejich rodiče mohou být zapojeni do individuálních workshopů a využívat personalizované plány, které jim pomáhají překonávat různé psychické problémy, jako jsou deprese, úzkosti či sebepoškozování.

V rámci těchto aplikací je využívána řada technologií pro analýzu a rozpoznávání změn nálad, což pomáhá včas zachytit příznaky psychických poruch. Například technologie strojového učení, ať už v režimu dohledu nebo bez dohledu, dokáží detekovat změny nálady, což je klíčové pro včasnou intervenci, kdy je možné zmírnit riziko vzniku depresí, suicidálních tendencí nebo rizika sebepoškozování. Behavioralní data z platforem jako Twitter umožňují nejen segmentovat uživatele podle změn nálady, ale také rozlišit mezi běžnými uživateli a těmi, kteří mohou být vystaveni větším rizikům psychických problémů.

Rozšiřující se podpora online komunit, jako je Reddit, umožňuje rodičům a jejich dětem diskutovat o problémech, sdílet zkušenosti a najít společná řešení. Podobné platformy jako TalkLife poskytují bezpečný prostor pro vzájemnou podporu, což je obzvláště důležité pro teenagery, kteří mohou mít pocit osamění nebo neschopnosti komunikovat s okolím. Tato vzájemná podpora může být efektivní nástrojem při zvládání duševních potíží a vytváření sociálních vazeb mezi jednotlivci, kteří čelí podobným výzvám.

S přibývajícím množstvím sledovaných a analyzovaných údajů se objevují i otázky bezpečnosti a ochrany soukromí. Správné využívání těchto dat je kladeno na vrchol priorit, protože pouze zajištění soukromí a důvěry mezi uživatelem a aplikací umožňuje efektivní využívání těchto pokročilých nástrojů. Tato otázka je podrobněji rozebrána v dalších kapitolách, kde se diskutuje o rovnováze mezi výhodami a riziky generativní umělé inteligence v oblasti duševního zdraví.

Další oblastí, která hraje důležitou roli v zlepšení péče o duševní zdraví, jsou imerzivní technologie, jakými jsou rozšířená (AR) a virtuální realita (VR). Tyto technologie kombinují fyzický svět s digitální simulovanou realitou, což uživatelům poskytuje vzrušující a interaktivní zážitky. Využití herních platforem pro psychoterapii se ukázalo jako účinné při léčbě různých psychických problémů, včetně schizofrenie, úzkostných poruch nebo ADHD. Video hry, které zahrnují emocionální rozpoznávání a záznamy řeči, mohou sloužit jako nástroje pro klinické zásahy. Hry mohou navíc poskytnout platformu pro sociální interakci mezi uživateli, což zlepšuje jejich angažovanost a vzájemnou podporu.

Například u vojenských veteránů trpících posttraumatickým stresem (PTSD) byly použity techniky analýzy řeči k identifikaci symptomů tohoto stavu. Pomocí záznamů z války byly detekovány změny v intonaci a tembru hlasu, což umožnilo přesněji identifikovat riziko PTSD. Další techniky, jako jsou podporné systémy na bázi strojového učení, mohou analýzou zvukových záznamů, obrazových dat nebo neurozobrazování pomoci včas diagnostikovat duševní poruchy a jejich příznaky.

V oblasti herních technologií mohou interaktivní platformy nejen odvracet pozornost uživatelů od negativních zážitků, ale také snižovat úzkost a depresi, a to tím, že je zapojují do aktivit, které vyžadují soustředění. Využití VR herních platforem zaměřených na pozitivní emoce a relaxační techniky se ukázalo jako účinné při terapii. Příkladem je VR hra, která pomáhá teenagery relaxovat a zvládat trauma spojené s chronickým stresem. Tyto technologie představují novou dimenzi v péči o duševní zdraví a poskytují efektivní a přístupné nástroje pro terapii i prevenci.

Je důležité si uvědomit, že technologie ve všech těchto oblastech nezastupují lidskou péči a podporu, ale slouží jako cenné doplňky, které usnadňují přístup k terapiím, diagnostice a prevenci. Pro efektivní využívání těchto nástrojů je zásadní zajištění správného etického rámce, soukromí uživatelů a odborné vedení. Pokrok v oblasti AI a imerzivních technologií poskytuje nové příležitosti pro lepší porozumění a péči o duševní zdraví, ale vždy je nutné pamatovat na lidský rozměr této problematiky.

Jak využít SPARQL a KGs v psychiatrii: Případové studie a aplikace v praxi

Ve všech následujících příkladech se budeme zabývat pacientem, který je předmětem studie, a psychiatrickým lékařem, který se pokouší najít nejvhodnější léčbu. Tento proces probíhá prostřednictvím softwarového systému vybaveného SPARQL, kde lékař formuluje dotazy a získává odpovědi na základě propojených databází.

Druhý případ (obrázek 5-2) se týká adolescentky trpící těžkou depresí, která byla léčena fluoxetinem. Psychiatři se rozhodli použít SPARQL dotaz k vyhledání relevantních klinických studií a publikací zaměřených na účinky fluoxetinu. Výsledkem bylo nalezení tří relevantních studií, což umožnilo lékaři přehodnotit výběr léčby na základě vědecky podložených informací.

Ve čtvrtém případě (obrázek 5-4) lékař zkoumá možnosti léčby 45letého muže, který užíval antidepresivum klomipramin, ale trpěl častou únavou. Pomocí SPARQL dotazu a využití databáze SNOMED CT (Systematized Nomenclature of Medicine–Clinical Terminology), která je hierarchicky uspořádanou sbírkou lékařských termínů, se lékař dostane k alternativním antidepresivům, která by mohla mít nižší pravděpodobnost způsobení únavy.

Takovéto využití vědomostních grafů je nejen efektivní, ale i nezbytné pro optimalizaci procesů ve zdravotnické praxi. Zdravotnické systémy musí být schopny integrovat různé zdroje informací, aby podpořily rozhodování. Při návrhu kvalifikovaných medicínských vědomostních grafů (QMKG) se používají takzvané trojice [lexikální lékařský pojem, typ lékařského pojmu, tvrzení], které umožňují mapování a analýzu vztahů mezi různými klinickými informacemi. Tento přístup umožňuje lékařům rychlý přístup k relevantním informacím, aniž by museli procházet desítky či stovky studií a záznamů.

Důležitým prvkem při vytváření a aplikování těchto systémů je použití správného standardu pro dotazy, jako je právě SPARQL, a rozumné kombinování různých datových zdrojů. Vytvoření kvalifikovaných medicínských vědomostních grafů (QMKG) zahrnuje několik klíčových kroků, včetně identifikace dat z elektronických zdravotních záznamů (EMR) a jejich analýzy s využitím jazykových nástrojů, jako je například Unified Medical Language System (UMLS). Tento proces zahrnuje použití přirozeného jazyka k extrahování relevantních dat a k jejich následnému využití ve výzkumu a klinických rozhodnutích.

Jak efektivně využívat znalostní grafy v oblasti duševního zdraví

Pro překonání omezení současného přístupu a dosažení širšího dopadu při budování smysluplných vztahů je nejvíce doporučováno využívání skupin sloves, kde lze propojit více sloves s volitelnou předložkou, nebo spojování sloves s přídavným jménem, za kterým následuje volitelná předložka. Tento způsob nám rovněž umožňuje specifikovat jeden nebo více pomocných podstatných jmen (aNP), kde může následovat předložka, což vede k vytváření vícenásobných aNP. Tento přístup je efektivní v kontextu vztahů mezi entitami, které jsou reprezentovány ve znalostních grafech (KG). Příkladem takového vyjádření může být například:

• „Být zprostředkováno kombinováním s“
• „Být užitečné při zlepšení“
• „Pozitivní účinky na kognici u jednotlivců s“

Pro řešení těchto omezení je třeba navrhnout efektivní parsovací nástroje na základě syntaktických stromů (DT parsers) a aplikovat složité vícefázové procesy pro odvození vztahů mezi entitami. Tento přístup umožňuje extrahovat významy a závislosti mezi entitami ve složitých větách, jak je ukázáno v následujícím příkladu: „Ajurvédské léky jako Ashwagandha, Brahmi a Jatamansi jsou považovány za prospěšné při zvládání deprese a úzkosti, podporující vyváženost v duševním zdraví.“ Takto složité vztahové struktury lze rozložit na jednodušší části: „Ajurvédské léky - Ashwagandha, Brahmi a Jatamansi“, „prospěšné při zvládání“, „deprese a úzkost, podporující vyváženost v duševním zdraví“.

Důležitým aspektem tvorby znalostního grafu je integrace různých zdrojů informací. Při navrhování pipeline pro tvorbu znalostních grafů by měly být zváženy následující faktory:

1. Zlepšení technik pro porovnávání slovníků integrací lékařských ontologií, včetně termínů souvisejících s výživou, potravinovou ontologií a biochemickými termíny. Klíčové ontologie, jako jsou APADISORDERS, ASDTTO a MFOMD, mohou být využity k extrahování termínů souvisejících s duševním zdravím.

2. Využití nástrojů pro zpracování přirozeného jazyka (NLP) jako je spaCy k obohacení technik porovnávání slovníků.

3. Nasazení postprocesingového enginu založeného na DT pro odvození chemických a nemocničních entit, které propojují výživu a duševní zdraví.

4. Rozšíření nových vztahů mezi výživou a zdravotními entitami pomocí externích korpusů jako BC5CDR, které zahrnují vztahy mezi nemocemi vyvolanými chemikáliemi (CID).

5. Využití nestrukturovaných strojového učení (ML) modelů nebo DT-based pattern extractors, které dokážou pracovat se složitými větami a extrahovat významné vztahy mezi slovy.

Důležitým krokem při vytváření KG je normalizace entit, například při odkazování na serotonin jako „5-hydroxytryptamin“ nebo „5-HT“, což umožňuje zachování základního významu při kódování vztahů v našem znalostním grafu. Tento proces zahrnuje i nalezení shody mezi entitami v referenčních textech a jejich odpovídajícími MeSH (Medical Subject Headings) koncepty pomocí synonymických termínů.

Když byly implementovány výše uvedené kroky, vzniká komplexní pochopení, jak začlenit různé zdroje informací do pipeline pro tvorbu znalostního grafu. K tomu se přidává pojem normalizace, identifikace shodných entit a aplikace kosinové podobnosti pro termíny, které nemají odpovídající MeSH synonyma. Pomocí těchto technik lze vytvořit kvalitní a rozsáhlé KG, které jsou schopny efektivně propojit data z různých oblastí a analyzovat je na základě komplexních vztahů.

V další fázi je možné aplikovat podobné přístupy na analýzu vlivu léků proti nespavosti nebo dalších symptomů, čímž se zlepšuje přesnost diagnóz a určení nejvhodnější léčby. Tato metodologie přináší novou perspektivu na využívání strojového učení, umělé inteligence a znalostních grafů v oblasti duševního zdraví, kde je kladen důraz na propojení různých datových zdrojů a zajištění efektivní analýzy na základě propojených a dobře definovaných vztahů.

Endtext

Jak zajistit ochranu soukromí a bezpečnost duševního zdraví v cloudu?

Při návrhu systémů pro ochranu soukromí a bezpečnost údajů v oblasti duševního zdraví, zejména při nasazování těchto systémů do cloudu, je kladeno důraz na splnění právních a etických požadavků. V tomto kontextu je zásadní nejen správné uchovávání a zpracování citlivých údajů, ale i implementace správných bezpečnostních opatření, která zabraňují neoprávněnému přístupu a narušení integrity těchto dat.

Prvním zásadním krokem je implementace šifrování dat během jejich přenosu. K tomu se doporučuje používat end-to-end šifrování, které zajistí, že data budou přístupná pouze odesílajícím a přijímajícím stranám. K tomu se využívají silné šifrovací algoritmy, například AES256, který garantuje bezpečnost a šetří výpočetní prostředky a čas. Další důležitou funkcí, kterou je třeba nasadit, je multifaktorová autentizace (MFA), která pomáhá zajistit, že pouze oprávněné osoby budou mít přístup k citlivým informacím. Tento proces zahrnuje víceúrovňovou autentizaci, kde uživatel musí potvrdit svou identitu například prostřednictvím hesla, OTP (one-time password) a dalších metod.

Výběr vhodné cloudové služby je dalším důležitým faktorem. Při ukládání citlivých dat je nejlepší volbou soukromý nebo hybridní cloud. Tyto modely poskytují vysokou úroveň kontroly nad daty a mohou být optimalizovány pro specifické potřeby zdravotnických aplikací, jako jsou systémy pro duševní zdraví. V oblasti zdravotnických aplikací, které využívají cloudové služby jako AWS, Azure nebo Google Cloud, je nutné vybrat vhodné architektury a modely, jako je například infrastruktura jako služba (IaaS), která nabízí potřebnou škálovatelnost, ochranu dat a možnosti zálohování.

Při navrhování systémů pro duševní zdraví v cloudu je také důležité se zaměřit na modely a mechanismy, které mohou zaručit ochranu proti neoprávněnému přístupu. Zero-trust model, kdy je každému uživatelskému přístupu povoleno pouze minimum práv, může pomoci minimalizovat riziko datových úniků a narušení bezpečnosti. Tento model se kombinovaně používá s dalšími metodami, jako je jednoznačná identifikace uživatelů prostřednictvím systémů jako Identity Access Management (IAM), které se zaměřují na přístupová práva a roli uživatelů v rámci systému.

Pokud jde o konkrétní implementaci, může být užitečné zvolit i metody šifrování na bázi homomorfního šifrování. Tento mechanismus umožňuje provádět výpočty na šifrovaných datech, aniž by bylo nutné je dešifrovat, což zajišťuje dodatečnou úroveň ochrany. Tato technika je často používána v aplikacích citlivých na soukromí, jako jsou zdravotnické a psychologické aplikace.

Další klíčovou součástí ochrany dat je implementace bezpečnostních nástrojů pro monitoring a auditování systémů. Například využívání nástrojů pro detekci vniknutí a dalších bezpečnostních opatření, která pomáhají identifikovat a odstranit hrozby v reálném čase, se stává nezbytným krokem v procesu ochrany duševního zdraví na platformách jako AWS. K tomu patří i nasazení VPN (virtuálních privátních sítí) a pravidelných bezpečnostních auditů, které provádějí třetí strany.

Když už mluvíme o šifrování, je třeba si uvědomit, že to není jen o technologii, ale také o správné implementaci. Například použití Diffie-Hellmanova algoritmu pro výměnu klíčů v kombinaci s jednorázovými hesly (OTP) poskytuje silné šifrovací řešení, které zabezpečuje všechny přenosy dat mezi uživatelem a nemocnicí či klinikou. Tato metoda je efektivní v prevenci útoků a garantuje bezpečnost při přístupu k citlivým informacím.

Jak využít mobilní aplikace a AI pro detekci ADHD, deprese a dalších psychických problémů?

V souvislosti s diagnostikou a hodnocením psychických stavů, jako je ADHD nebo deprese, se stále více prosazuje využívání mobilních aplikací a umělé inteligence (AI). Tyto technologie umožňují získávat komplexní data, která nejen zlepšují diagnózu, ale i přispívají k personalizovaným intervenčním strategiím, jež mohou podpořit zlepšení duševního zdraví uživatelů.

Příklad třídy, která se zaměřuje na měření závažnosti ADHD, ukazuje, jak mobilní aplikace mohou využívat různé metody hodnocení symptomů. Mezi tyto metody patří sledování nálady (například vztek, úzkost, frustrace nebo zklamání), které jsou zaznamenávány prostřednictvím emojis. Tento přístup je obohacen o herní metody a senzorová data, jež umožňují přesněji hodnotit a predikovat chování jedince v různých situacích. Mobilní aplikace tedy poskytují komplexní nástroj pro sledování stavu pacientů, a to v reálném čase, což dává lékařům, pedagogům či terapeutům cenné informace pro přizpůsobení léčby nebo intervence.

Dalším krokem je zahrnutí specifických metod měření, jako je Beckova inventura deprese, která podobně jako u ADHD využívá mobilní aplikace k vyhodnocení závažnosti stavu. Tento přístup lze dále rozšířit o sledování periferních fyziologických znaků, jako je variabilita srdeční frekvence (HRV), respirační sinusová arytmie (RSA) nebo elektrodermální aktivita (EDA), jež pomáhají vyhodnocovat stres a depresi. Takové metody umožňují objektivněji sledovat fyzické projevy duševních problémů, které mohou často být přehlíženy.

Pomocí těchto dat lze nejen hodnotit závažnost deprese, ale i klasifikovat různé stupně rizika. Tato klasifikace může být provedena na základě statistických analýz, například pomocí metod, jako je hierarchické shlukování nebo k-means shlukování. Tyto metody umožňují rozdělit jednotlivce do různých skupin podle závažnosti jejich symptomů, čímž se usnadňuje stanovení individuálního přístupu k léčbě. Například pacienti s vysokými skóre na PHQ-9 a GAD-7 (dotazníky pro hodnocení deprese a úzkosti) mohou být považováni za osoby s vysokým rizikem a je pro ně navržen specifický intervenční plán.

Využití těchto modelů a analytických přístupů pro digital phenotyping, což je hodnocení duševního zdraví na základě dat z mobilních zařízení a senzorů, také zahrnuje aktivní a pasivní hodnocení. Aktivní hodnocení zahrnuje například vyplňování dotazníků, zatímco pasivní hodnocení využívá senzory, které monitorují chování a fyziologické reakce jedince bez jeho přímé interakce. Takové kombinace umožňují vytvářet detailní a personalizované profily duševního zdraví jednotlivců, což má zásadní význam pro včasnou detekci problémů a přizpůsobení intervence.

V průběhu tohoto procesu je důležité zmínit, že i když shlukování a další analytické metody mohou být velmi užitečné, je nutné se vyvarovat možného overfittingu, kdy jsou výsledky příliš přesně přizpůsobeny malým vzorkům dat. To může vést k nesprávné klasifikaci pacientů nebo k nesprávnému vyhodnocení závažnosti jejich stavu. I přes tento problém však modely založené na AI a strojovém učení stále vykazují obrovský potenciál v oblasti diagnostiky a léčby duševních nemocí, a to nejen v medicíně, ale i v oblasti vzdělávání a prevenci.

Je rovněž kladeno důraz na důležitost multidisciplinárního přístupu, kdy je spolupráce mezi odborníky, jako jsou lékaři, učitelé a rodinní příslušníci, nezbytná pro vytvoření efektivních intervenčních programů. Takové programy mohou nejen zlepšit zdraví studentů, ale i podpořit jejich akademický výkon a celkovou pohodu. Klíčovým krokem v tomto procesu je aktivní zapojení komunitních a školních pracovníků, kteří mohou pomoci identifikovat rizikové faktory a nabídnout podporu jak v prevenci, tak v reakci na vzniklé problémy.

V závěru je nezbytné podotknout, že každá technologie, ať už jde o mobilní aplikace nebo analytické modely, by měla sloužit jako nástroj, který pomáhá odborníkům poskytovat lepší a cílenější pomoc. Lidský faktor, empatie a odborné poradenství, je stále nezbytný pro dosažení skutečně účinných a dlouhodobých výsledků v oblasti duševního zdraví.