データサイエンス：メンタルヘルスケアの恩恵

今すぐソーシャルメディアチャネルにログインすると、うつ病や抑圧されたメンタルヘルスの問題に苦しんでいる人たちにさえ共感している、さまざまな引用や会話のスレッドが強調されていることに気付くでしょう。 これらの会話がどれだけ同じ勢いで続くかは定かではありませんが、人々が出てきてメンタルヘルスの問題を認めているという事実は、全体として正しい方向への一歩です。

2019年、WHOは、インドの人口の20％が今年メンタルヘルスの問題に苦しむと推定していました。 WHOがCOVID-19がもたらす孤立を考慮していなかったことを考えると、この推定は今日の重大な現実からはほど遠いかもしれません。

メンタルヘルスの問題がどのように診断および治療されるのか、そしてデータサイエンスが治療の最大の味方になる理由を探る前に、まず、患者を治療する医師が今日直面している課題を見てみましょう。

アン・ハサウェイは、ハリウッドの有名な有名人であるうつ病との闘いについて語ったとき、世界と共有しました。 それはただの考え方でした。 私は自分自身を愛する方法を知りませんでした。 誰かを愛する方法がわかりませんでした。」 彼女だけではありません。 世界中でメンタルヘルスの問題に苦しんでいる人々は、症状を認識し、目前の問題の重大さを真に認識するだけでなく、正しい治療方針を選択するのに苦労することがよくあります。

多くの場合、定義された治療ルートがないというこの課題は、試行錯誤のルートを採用することになり、治療の保証なしに患者の治療をさらに延長します。 これは、患者にとって悲惨で痛みを伴うだけでなく、医師自身にとっても信じられないほど苛立たしいものになる可能性があります。 ヘルスケア業界を再構築する5つの方法データサイエンス

現在の治療過程に構造をもたらし、場合によっては患者の診断と最終治療過程の間のギャップを狭めるために、医療専門家は、他の方法では検出が難しいパターンを特定するのに役立つ方法論を必要としています。 この治療経路は、データサイエンスの助けを借りて見つけることができます。

メンタルヘルスケアのためのデータサイエンスを前進させる

現在、このアプローチは採用の初期段階にあります。 医療専門家はゆっくりとしかし着実にこのパートナーシップに向けて準備を進めていますが、皮肉屋はデータの分析が複雑なメンタルヘルスの問題の治療に役立つのではないかと疑っています。 しかし、大多数はこれが正しい方向への一歩であると信じています。

実際、多くの研究者は、ビッグデータが現在の治療方針に終止符を打つことさえできると信じています。 試行錯誤。 現在利用できる情報源は1つではありませんが、これらの研究者は、メンタルヘルスケアの分野でデータサイエンスを使用することには膨大な範囲の研究があると感じています。

データサイエンティストが現在のジレンマの解決にどのように役立つかを探りましょう。

データサイエンスは、科学的な方法とプロセスを使用して、構造化データと非構造化データの両方から洞察を導き出します。 データサイエンティストは、知識とスキルを応用して、メンタルヘルスケアで現在利用可能な複雑なデータソースをリンクして建設的な結論に到達するのに役立つモデルを作成できます。

これらのモデルをメンタルヘルスケア用に作成できれば、研究者は現在利用できない精神疾患の危険因子を抽出することができます。 危険因子を特定できるようにすることで、医師が正しい診断と治療を行うための道をさらに開き、メンタルヘルスの改善をマッピングし、そもそも病気の発生を防ぐ方法を研究することさえできます。

ビッグデータとデータサイエンスは、精神疾患に苦しむ患者に個別のケアを提供する可能性を秘めています。精神疾患がないため、現在、苦しんでいる患者と回復している/または回復している患者との間に大きなギャップが生じています。 魅力的なデータ分析の実際のアプリケーション

いくつかのサクセスストーリーを詳しく見る

メンタルヘルス患者の一連の治療法の開発におけるデータサイエンスの役割はあまりにも良すぎるように思われるかもしれませんが、多くの組織はこれらの理論に基づいて行動することですでにその利益を享受しています。 テキストメッセージングベースの危機カウンセリングホットラインを備えた、米国を拠点とするグローバルな非営利組織であるCrisis Text Lineのデータ科学者は、機械学習を使用して、受信したテキストメッセージ内の単語や絵文字を分析します。

機械学習は、より高いレベルの自殺傾向や自傷行為を示す可能性のある単語や絵文字を抽出するのに役立ちます。 これはさらに、誰が最大の助けを必要としているのかを特定することにより、患者に優先順位を付けるのに役立ちます。したがって、最初に対処する必要があります。 この段階に到達するために、Crisis Text Linesのデータサイエンティストは、ユーザーと交換された3,000万を超えるテキストを分析しました。

分析は、水曜日に最大の不安関連の症例が受け取られ、自傷行為の症例が夜の最も暗い時間に最大になるなど、他の洞察さえも投げ出しました。 自殺の危機の可能性を特定するための単一のテストまたはテストのパネルがない国では、データサイエンティストが自殺を防ぐためにこのAIを利用することで、今日、多くの命を救うことができます。

頭に浮かぶもう1つの例は、「エリー」です。 2017年に、エリーという名前の仮想セラピストが、最近アフガニスタンから帰国した兵士の行動を相互作用させ、分析するために配置されました。 驚いたことに、エリーは、兵士の心的外傷後ストレス障害（PTSD）の兆候を、配備後の健康評価担当者自身よりも多く発見することに成功しました。

データサイエンスと機械学習がメンタルヘルスケアの分野で模範的な結果を得るのにどのように役立ったかを示す例のリストはたくさんあります。 ただし、これらの例は引き続きポケットに存在します。 良いニュースは、各国が少なくともその可能性を開いているということです。 World Well Being Projectから、大学生がうつ病と闘うのを助けるために夜間のパターンを監視するアプリまで、このデータサイエンスブリッジはおそらく時間の必要性です。

ただし、サインオフする前に、メンタルヘルスは非常に個人的なヘルスケアサービスであることに注意することも重要です。 この問題自体は長年にわたって汚名を着せられており、多くの地域で引き続き非難されていることを考えると、プライバシーに対する深刻な懸念があります。 倫理の問題は、臨床診断または推奨を提供するアルゴリズムの可能性をもたらすときに発生します。

今日の多くのメンタルヘルスケアスマートフォンアプリケーションには、「基礎となるエビデンスベース、科学的信頼性の欠如、および限られた臨床効果」が欠けています。 したがって、メンタルヘルスケアにおけるデータサイエンスの未来は有望ですが、潜在的な恩恵の利益のために患者のプライバシーを損なうことなく患者を保護する適切なインフラストラクチャと法律を慎重に踏む必要があります。

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