AI hỗ trợ phân tích sức khỏe tâm thần thông qua tin nhắn
Các nhà khoa học thuộc UW Medicine gần đây đã phát hiện ra, các thuật toán cũng có khả năng xác định câu chữ đáng báo động trong tin nhắn văn bản do những người mắc bệnh tâm thần nghiêm trọng gửi đến - đáng chú ý, khả năng xác định của AI tương đương với khả năng xác định của các nhà trị liệu. Điều này hứa hẹn sẽ mở ra một lĩnh vực nghiên cứu tiềm năng về tâm thần học và cải thiện tình trạng khan hiếm dịch vụ chăm sóc.
Ảnh: Pixabay
Các nhà nghiên cứu đã công bố phát hiện này trên tạp chí Psychiatric Services vào cuối tháng chín.
Tin nhắn văn bản đang trở thành một công cụ giao tiếp quan trọng giúp các nhà trị liệu đánh giá và chăm sóc sức khỏe tâm thần của bệnh nhân. Tuy nhiên, với phương thức can thiệp từ xa này, các nhà trị liệu khó có thể xem xét các yếu tố trực quan để định hướng cuộc trò chuyện với bệnh nhân như họ vẫn thường làm trong các buổi trò chuyện trực tiếp.
Nhóm nghiên cứu tại Khoa Tâm thần và Khoa học Hành vi đã sử dụng công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để giúp phát hiện và xác định các tin nhắn văn bản cho thấy “sự bóp méo nhận thức” (cognitive distortions – những suy nghĩ phóng đại và phi lý khiến cá nhân nhận thức thực tế một cách không chính xác) mà một bác sĩ lâm sàng còn thiếu năng lực hoặc một bác sĩ làm việc quá sức đã không phát hiện ra. Thông qua đó, các nhà khoa học mong muốn có thể giúp nhiều bệnh nhân nhận được sự chăm sóc kịp thời.
“Khi chúng tôi trò chuyện trực tiếp với mọi người, chúng tôi có thể suy đoán dựa trên rất nhiều yếu tố khác nhau như tín hiệu thị giác, những tín hiệu thính giác – đó là những thứ không xuất hiện trong một tin nhắn văn bản”, Justin Tauscher, tác giả chính của bài báo và là trợ lý giáo sư tại Đại học Y khoa Washington, cho biết. “Chúng tôi được đào tạo để phân tích các yếu tố trên. Hy vọng công nghệ có thể cung cấp một công cụ hữu hiệu để các bác sĩ có thêm căn cứ để đưa ra các quyết định lâm sàng”.
Các nhà nghiên cứu đã xem xét hàng nghìn tin nhắn văn bản khác thường, bột phát của 39 người mắc bệnh tâm lý – tâm thần nghiêm trọng và có tiền sử nhập viện gửi đến các nhà trị liệu. Các bác sĩ đã phân loại riêng những văn bản cho thấy có sự bóp méo về mặt nhận thức. Họ sẽ đánh giá từng dấu hiệu từ nhỏ đến lớn trong ngôn ngữ biểu đạt, cho thấy bệnh nhân đang bi kịch hóa vấn đề, bi quan trầm trọng, vội vàng đưa ra kết luận tiêu cực – tất cả đều có thể là manh mối cho thấy họ gặp vấn đề về tâm lý.
Khi lập trình để máy tính thực hiện nhiệm vụ phân loại văn bản tương tự, họ nhận thấy hiệu quả phân loại giữa con người và AI khá giống nhau trong hầu hết các nhiệm vụ. “Các hệ thống có thể hỗ trợ quá trình ra quyết định. Tôi nghĩ nó sẽ giúp ích cho những người vẫn còn thiếu kinh nghiệm, hoặc những người bị quá tải vì khối lượng công việc quá nhiều và khó có thể tập trung nhận ra những điểm có vấn đề”, Tauscher, người tham gia vào nghiên cứu sau một thập kỷ làm việc trong lĩnh vực lâm sàng, cho biết.
Ứng dụng công nghệ hỗ trợ bác sĩ lâm sàng sẽ mang lại những lợi ích thiết thực, nhưng các nhà nghiên cứu còn nhận thấy nhiều tiềm năng hơn thế. Theo họ, trong tương lai, sẽ có những thiết bị có thể đeo được hoặc hệ thống giám sát trên điện thoại giúp theo dõi tình hình bệnh nhân. Dror Ben-Zeev, giám đốc Trung tâm Nghiên cứu Hành vi trong Công nghệ và Kỹ thuật của UW và là đồng tác giả của bài báo, cho biết công nghệ có thể cung cấp thông tin theo thời gian thực để thông báo cho một nhà trị liệu rằng bệnh nhân đang gặp phải một số vấn đề.
“Cũng giống như việc đo nồng độ oxy trong máu, nhịp tim v.v.”, Ben-Zeev đưa ví dụ, các nhà trị liệu có thể nhận được cảnh báo rằng có thể bệnh nhân đang vội vã đưa ra kết luận bi quan mà không màng đến gì những dữ kiện tích cực, tự bi kịch hoá các vấn đề trong cuộc sống. Điều đó có nghĩa là bệnh nhân sẽ nhận được “một vòng lặp phản hồi” (feedback loops) thông qua thiết bị công nghệ, từ đó thấu hiểu hơn về bản thân”.□
Hà Trang lược dịch
https://medicalxpress.com/news/2022-10-ai-equal-humans-text-message-mental.html
