Вредные советы и полезная практика виртуальных психотерапевтов. Можно ли применять ИИ для терапии ментальных расстройств

На сегодняшний день искусственный интеллект стал по-настоящему неотъемлемой частью нашей жизни. Активно внедряется он и в медицине, включая психиатрию. Вот только действительно ли с его помощью можно лечить ментальные расстройства? И чем это может быть чревато? Маргарита Амбарникова разбирается, каковы перспективы этого направления и каким образом ИИ уже сегодня помогает людям справляться с ментальными расстройствами.

Самый ожидаемый способ применения ИИ в психиатрии — выявление, диагностика и мониторинг нарушений ментального здоровья на уровне как отдельных лиц, так и групп населения. Машинное обучение используется для анализа больших массивов информации и помогает выявлять взаимосвязь между психическими расстройствами, биометрическими показателями, поведением и социальными взаимодействиями.

С помощью нейросетей можно прогнозировать вероятность наличия у пациента того или иного расстройства на основе обследований. Например, они уже используются для диагностики СДВГ по результатам электроэнцефалограммы и подробного опроса. Машинное обучение может быть полезным и для дифференциации состояний с похожими симптомами. Так, ИИ вполне способен отличить СДВГ от РАС.

Преимущества нейросетей также делают их весьма полезными для диагностики депрессии и БАР, которая представляет собой большую проблему для здравоохранения.

Дело в том, что обычно диагностика основывается на субъективных ощущениях пациентов и оценках врачей, из-за чего подвержена систематическим ошибкам. Поэтому всё больше исследований посвящают применению ИИ для выявления и персонализации лечения таких расстройств. И программы на основе машинного обучения, включая Beating the Blues, уже доказали свою результативность в снятии симптомов депрессии и тревожного расстройства.

Искусственный интеллект также помогает психотерапевтам анализировать речь и эмоции пациентов. Благодаря этому он без проблем выявляет ключевые эмоциональные состояния. Это позволяет доктору глубже понять состояние пациента и предложить более эффективные методы лечения. Так, ученые из Массачусетского технологического института создали нейросеть, определяющую депрессию по речи, причем точность ее результатов составляет 77%. Использует ИИ для анализа ментального здоровья пациентов и Beyond Verbal. При этом нейросеть выделяет из аудиозаписей только голосовые биомаркеры.

Виртуальные психотерапевты

Довольно неожиданный и футуристичный пример использования ИИ в психотерапии — так называемые виртуальные психотерапевты. Как правило, они существуют в формате чат-бота, предлагающего возможность получить помощь в любое время. Именно такую цель ставил перед собой один из создателей приложения Earkick Герберт Бэй. На запуск проекта его вдохновил знаменитый фильм «Она», сюжет которого строится вокруг общения одинокого писателя и операционной системы на базе ИИ. В результате Бэй захотел «подарить каждому компаньона, который будет рядом в режиме 24/7 и узнает вас лучше, чем вы сами».

Американские ученые отмечают невероятный потенциал даже сегодняшних, еще не совершенных чат-ботов. Благодаря способности анализировать большие объемы данных они, в отличие от психотерапевтов, в одно мгновение запоминают всю информацию о пользователе.

Передовые алгоритмы позволяют им эффективно имитировать эмпатию, что значительно повышает эффективность психологической поддержки. Кроме того, чат-боты отличает доступность: к ним могут обратиться даже те, кто не имеет доступа к профессиональной терапии. Именно поэтому их популярность значительно возросла в период пандемии.

Едва ли не главным примером использования чат-ботов с ИИ в психотерапии стал проект Woebot. Это виртуальный психотерапевт, который использует методы КПТ для помощи пациентам с депрессией и тревожными расстройствами. Чат-бот беспрестанно учится, что позволяет ему постоянно улучшать качество оказываемой помощи. Тем не менее он же одним из первых продемонстрировал и несовершенство виртуальных психотерапевтов. Когда одна из пользовательниц Woebot призналась, что хочет спрыгнуть со скалы, бот ответил: «Это замечательно, что вы заботитесь как о своем психическом, так и о физическом здоровье».

При всём этом ИИ располагает к себе куда быстрее, чем человек. Это доказал эксперимент, проведенный американскими специалистами на базе чат-бота Wysa. В результате исследования они установили, что «терапевтический альянс» между ботом и пациентом сложился всего за пять дней. Это стало, пожалуй, главным преимуществом виртуальной психотерапии, ведь одной из основных проблем офлайн-встреч с реальным специалистом является нежелание пациентов полностью раскрыться. В исследовании, где участвовали люди, уже прошедшие курс лечения, практически 90% из них признались, что как минимум раз солгали в процессе общения с доктором. Чаще всего они утаивали суицидальные мысли, употребление запрещенных веществ и разочарование реакцией терапевта.

В последние годы нейросети для генерации изображений стали доступным инструментом, который многие люди используют как для работы, так и для досуга.

На это явление не могли не обратить внимание арт-терапевты. Создание изображений с помощью нейросети привлекает своей легкостью: теперь для того, чтобы заниматься творчеством, пациенту не нужны ни материалы, ни навыки. Это помогает уменьшить страх неудачи и дарит возможность пережить новый опыт. Используя алгоритмы обработки изображений на базе ИИ, пациент может с легкостью редактировать памятные снимки, оживлять старые фото и даже создавать целые сюжеты на основе своих мыслей и фантазий, что значительно расширяет горизонты арт-терапии.

Говоря о более прикладном применении ИИ, нельзя не упомянуть об идее непрерывного мониторинга состояния пациентов с уже подтвержденными диагнозами. Это поможет в прогнозировании индивидуальных реакций на фармакотерапию. В будущем искусственный интеллект сможет даже оказывать поддержку при выборе приемлемой стратегии лечения.

ИИ вполне способен изменить организацию психиатрической помощи, а также интегрироваться в здравоохранение в целом. Сегодня доступ к лечению часто ограничен из-за стигматизации нейроотличий, недостатка финансирования и дефицита кадров, а потому ученые возлагают на внедрение технологий большие надежды. Так, исследователи предлагают оптимизировать процесс обучения будущих специалистов через опыт работы с уже упомянутыми чат-ботами.

Наконец, одной из главных сфер применения ИИ по-прежнему остается систематизация и обобщение научной литературы.

Традиционно систематический обзор требует огромных временных и трудовых затрат на отбор релевантных публикаций из большого количества источников. Модели глубокого обучения (например, BERT) могут с высокой точностью автоматизировать отбор аннотаций статей для систематических обзоров по психиатрии.

К сожалению, на сегодняшний день технологии ИИ по-прежнему далеки от совершенства и не могут полностью заменить квалифицированных специалистов. Применение решений на их базе часто предполагает использование сложных статистических и математических инструментов и многомерных данных, что допускает вероятность ошибок и неправильной трактовки результатов. Исследователи также склонны излишне доверять ИИ, а потому многие проблемы связаны с недостаточной валидацией данных и их оценкой на предмет возможных погрешностей.

Немало проблем несет в себе и виртуальная психотерапия. Несмотря на успешный опыт применения чат-ботов, временами они всё еще провоцируют опасные ситуации.

Так, в 2023 году Американская национальная ассоциация расстройств пищевого поведения отключила своего онлайн-терапевта спустя всего пять дней после его запуска. Вместо помощи чат-бот поощрял пользователей усиливать ограничения в питании и вести нездоровый образ жизни.

Приложения могут не только давать неуместные или даже опасные советы, но и собирать и монетизировать личные данные пользователей. Исследование, проведенное Mozilla Foundation, продемонстрировало, что из 32 популярных приложений для лечения психических расстройств 19 совсем не защищают своих пользователей.

Обеспокоенность психотерапевтов вызывает и проблема недостаточно открытой отчетности об использовании моделей на базе ИИ. Это ограничивает возможности для воспроизведения результатов. Используемые данные и модели зачастую не попадают в открытый доступ, и исследователи практически не коммуницируют между собой. Наконец, существует проблема инклюзивности.

Для машинного обучения требуется огромное количество данных, а большинство используемых клинических исследований относятся лишь к определенным группам населения. К примеру, может возникать перекос в пользу белых мужчин и нехватка информации о темнокожих женщинах.

Пока ИИ не способен понимать и интерпретировать нюансы человеческих эмоций, поведения и мышления. Он далек от установления глубокой эмпатической связи с пациентом, а потому не может принимать сложные этические решения, адаптироваться к уникальным потребностям конкретного человека, разрабатывать индивидуальные планы лечения. Всё это ограничивает его внедрение в существующие практики психотерапии. Очевидно, что в обозримом будущем ИИ может стать лишь помощником специалиста, но не его заменой. И даже эта задача потребует дальнейших исследований, активного сотрудничества ученых и решения существующих этических проблем.