ИИ-ассистент для диагностики психических расстройств: точность выше стандартных шкал

Новое исследование демонстрирует, что ассистент на основе искусственного интеллекта (ИИ) способен проводить психиатрические оценочные интервью с большей диагностической точностью, чем широко используемые шкалы оценки психического здоровья. В выборке из 303 участников с подтвержденными психиатрическими состояниями ИИ-ассистент Alba предоставил диагностические предложения на основе Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th Edition (DSM-5) – международного руководства по диагностике психических расстройств – после краткого диалогового интервью, превзойдя оценочные шкалы по восьми из девяти расстройств.

ИИ-ассистент Alba: прорыв в диагностике психических расстройств

Alba оказался особенно эффективным в различении часто пересекающихся состояний, таких как депрессия и тревожность, которые традиционные шкалы часто оценивают схожим образом. Участники также отметили положительный пользовательский опыт, указывая на то, что диалоговый ИИ может предложить масштабируемый, клиентоориентированный инструмент для поддержки клинической оценки, сохраняя при этом основную роль клинициста.

Ключевые факты исследования:

• Более высокая точность: Интервью, проводимые ИИ, превзошли стандартные оценочные шкалы в диагностике восьми из девяти психических состояний.
• Лучшая дифференциация: Alba более четко разделял симптомы, которые часто пересекаются, такие как тревожность и депрессия.
• Положительный опыт: Участники сообщили, что интервью с ИИ воспринималось как эмпатичное, поддерживающее и вовлекающее.

Исследование, проведенное Лундским университетом (Lund University), показывает, что ИИ-ассистент может проводить оценочные беседы с пациентами с более высокой точностью, чем оценочные шкалы, используемые сегодня в здравоохранении. В ходе исследования 303 участника были опрошены ИИ-ассистентом Alba, который затем предложил возможные психиатрические диагнозы.

Помимо интервью с ИИ-ассистентом, участники также заполнили стандартизированные оценочные шкалы для девяти наиболее распространенных психиатрических диагнозов. ИИ-ассистент достиг более высокой точности в восьми из девяти диагнозов и смог более четко дифференцировать диагнозы, которые часто пересекаются.

Преимущества ИИ-диагностики по сравнению с традиционными методами

Результаты показали, что оценки ИИ-ассистента были более последовательными с фактическими диагнозами участников, чем оценки по рейтинговым шкалам. В исследование были включены лица с подтвержденными диагнозами таких состояний, как депрессия, тревожность, обсессивно-компульсивное расстройство (ОКР), посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР), синдром дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ), аутизм, расстройства пищевого поведения, расстройства, связанные с употреблением психоактивных веществ, и биполярное расстройство, а также контрольная группа.

Все участники прошли онлайн-интервью с ИИ-ассистентом Alba, который задал 15-20 открытых вопросов об их психическом здоровье, а затем предложил диагнозы на основе DSM-5. ИИ-ассистент достиг более высокой точности в восьми из девяти диагнозов и смог более четко дифференцировать диагнозы, которые часто пересекаются. Например, обычные оценочные шкалы часто давали одинаковые результаты для депрессии и тревожности, тогда как оценки Alba могли более четко различать эти состояния.

“Интервью, которое можно провести в безопасной домашней обстановке перед встречей с врачом, имеет большую ценность. Результаты указывают на масштабируемое, клиентоориентированное дополнение, которое может облегчить нагрузку на здравоохранение и предоставить предварительную оценку, не заменяя при этом психолога или врача,” – говорит профессор психологии Сверкер Сикстрём (Sverker Sikström), руководитель исследовательской группы, стоящей за исследованием в Лундском университете, и основатель компании Talk To Alba.

Анализ всего диагностического руководства

По словам Сверкера Сикстрёма, исследование знаменует собой явный шаг вперед в исследовании цифровых инструментов оценки психического здоровья. Предыдущие исследования часто ограничивались анализом отдельных диагнозов или не имели четких обоснований, основанных на диагностических критериях, тогда как Alba может предлагать и обосновывать все диагнозы, включенные в DSM.

Что такое Talk To Alba?

Talk To Alba – это онлайн-инструмент на основе ИИ для оценки, лечения и администрирования психического здоровья для профессионалов (психологов, психиатров и врачей), работающих в этой области. Инструмент включает в себя клинические интервью на базе ИИ и когнитивно-поведенческую терапию (КПТ) для пациентов, автоматическую диагностику психического здоровья, обоснованную в соответствии с DSM-5, информированные диалоги с ИИ о пациентах для клиник, а также транскрибирование и ведение журналов встреч с пациентами.

Alba, который используется в клиниках в Швеции и за рубежом, принадлежит компании TalkToAlba AB.

Основные вопросы, на которые получен ответ:

• Может ли ИИ-интервью выявлять психические состояния точнее, чем оценочные шкалы? Да. ИИ-ассистент показал более высокую диагностическую точность, чем стандартизированные шкалы, по восьми из девяти состояний.
• Различает ли ИИ эффективно пересекающиеся состояния? Да. Alba более четко разделял диагнозы, такие как тревожность и депрессия, чем традиционные инструменты.
• Как участники отреагировали на интервью под руководством ИИ? Большинство описали этот опыт как эмпатичный, релевантный и поддерживающий.

Исходное исследование: Открытый доступ. "Generative AI-assisted clinical interviewing of mental health" by Sverker Sikström et al. Scientific Reports.

Аннотация оригинального исследования:

Стандартная оценка психического здоровья обычно включает клинические интервью, проводимые высококвалифицированными врачами. Хотя этот подход эффективен, он сталкивается со значительными ограничениями, включая высокие затраты, большую нагрузку на клиницистов, вариабельность в экспертизе и отсутствие стандартизации. Недавний прогресс в больших языковых моделях (LLM) предлагает перспективный путь для решения этих проблем путем моделирования интервью, проводимых врачами, с помощью систем на базе ИИ. Однако лишь немногие исследования тщательно валидировали такие инструменты. В данном исследовании мы использовали TalkToAlba для разработки и оценки ИИ-ассистента, предназначенного для проведения клинических интервью в соответствии с критериями DSM-5.

Участники (N=303) включали лиц с самостоятельно сообщенными психическими расстройствами, диагностированными врачами, а именно: большое депрессивное расстройство (БДР), генерализованное тревожное расстройство (ГТР), обсессивно-компульсивное расстройство (ОКР), посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР), синдром дефицита внимания/гиперактивности (СДВГ), расстройство аутистического спектра (РАС), расстройства пищевого поведения (РПП), расстройства, связанные с употреблением психоактивных веществ (РУПВ), и биполярное расстройство (БР) – наряду со здоровыми контролями. ИИ-ассистент проводил диагностические интервью и оценивал вероятность каждого расстройства, в то время как другая ИИ-система анализировала транскрипты интервью для проверки диагностических критериев и генерации полных обоснований своих выводов.

Результаты показали, что клиническое интервью на базе ИИ достигло более высокого согласия (т.е. Каппа Коэна), чувствительности и специфичности при выявлении самостоятельно сообщенных, диагностированных врачами расстройств по сравнению с установленными рейтинговыми шкалами. Оно также продемонстрировало значительно более низкие ко-зависимости между диагностическими категориями. Дополнительно, большинство участников оценили интервью на базе ИИ как высоко эмпатичное, релевантное, понимающее и поддерживающее. Эти выводы предполагают, что клинические интервью на базе ИИ могут служить точными, стандартизированными и клиентоориентированными инструментами для оценки распространенных психических расстройств. Их масштабируемость, низкая стоимость и положительный пользовательский опыт позиционируют их как ценное дополнение к традиционным диагностическим методам, с потенциалом для широкого применения в оказании услуг по охране психического здоровья.