Data Science: un vantaggio per l'assistenza sanitaria mentale

Se accedi a qualsiasi canale di social media in questo momento, noterai varie citazioni e thread di conversazione che mettono in evidenza, persino empatia con coloro che soffrono di depressione o problemi di salute mentale repressi. Anche se non si può essere sicuri per quanto tempo queste conversazioni continueranno con lo stesso vigore, il fatto che le persone escano e riconoscano il problema di salute mentale è nel complesso un passo nella giusta direzione.

Nel 2019, l'OMS aveva stimato che il 20% della popolazione indiana soffrirà di problemi di salute mentale quest'anno. Dato che l'OMS non aveva tenuto conto dell'isolamento che il COVID-19 avrebbe portato, questa stima potrebbe essere lontana dalla grave realtà odierna.

Prima di esplorare come vengono diagnosticati e trattati i problemi di salute mentale e perché la scienza dei dati può essere il suo più grande alleato nel trattamento, diamo un'occhiata alla sfida che i medici che curano i pazienti devono affrontare oggi.

Quando si è aperta sulla sua lotta con la depressione, la famosa celebrità di Hollywood, Anne Hathaway ha condiviso con il mondo: "Mi detestavo così intensamente. Era solo una mentalità. Non sapevo amare me stesso. Non sapevo amare nessuno". Non è l'unica. Mentre le persone che soffrono di problemi di salute mentale in tutto il mondo lottano non solo per riconoscere i sintomi e riconoscere veramente la gravità del problema in questione, i medici spesso faticano a scegliere il giusto corso di trattamento.

Spesso, questa sfida di non avere un percorso di trattamento definito si traduce nell'adozione di un percorso per tentativi ed errori, che prolunga ulteriormente il trattamento di un paziente senza certezza di cura. Questo può essere sia straziante che doloroso per il paziente e incredibilmente frustrante per i medici stessi. 5 modi in cui la scienza dei dati sta rimodellando il settore sanitario

Per dare struttura al corso attuale del trattamento e possibilmente anche ridurre il divario tra la diagnosi del paziente e il corso finale del trattamento, gli operatori sanitari richiedono una metodologia che possa aiutarli a identificare schemi altrimenti difficili da rilevare. Questo percorso di trattamento può essere trovato con l'aiuto della scienza dei dati.

Andare avanti con la scienza dei dati per l'assistenza sanitaria mentale

Attualmente, questo approccio è nella sua fase nascente di adozione. Mentre gli operatori sanitari si stanno lentamente ma costantemente avvicinando a questa partnership, i cinici dubitano che l'analisi dei dati possa aiutare a trattare complessi problemi di salute mentale. Tuttavia, la maggioranza ritiene che questo sia il passo nella giusta direzione.

In effetti, molti ricercatori ritengono che i big data possano persino porre fine all'attuale corso di trattamento, ad es. tentativi ed errori. Sebbene non sia attualmente disponibile un'unica fonte di informazioni, questi ricercatori ritengono che vi sia un'ampia portata di studio nell'uso della scienza dei dati nel campo della salute mentale

Esploriamo come i data scientist possono aiutare a risolvere l'attuale dilemma.

La scienza dei dati utilizza metodi e processi scientifici per ricavare informazioni da dati strutturati e non strutturati. I data scientist possono applicare le loro conoscenze e abilità per creare modelli che aiuteranno a collegare complesse fonti di dati attualmente disponibili nell'assistenza sanitaria mentale per arrivare a conclusioni costruttive.

Se questi modelli possono essere creati per l'assistenza sanitaria mentale, consentirà ai ricercatori di estrarre i fattori di rischio per la malattia mentale, che al momento non è disponibile. Essere in grado di identificare i fattori di rischio può aprire ulteriormente la strada ai medici per fornire la diagnosi e il trattamento corretti, mappare il miglioramento della salute mentale e persino studiare come si può prevenire la malattia in primo luogo.

I big data e la scienza dei dati hanno il potenziale per creare cure personalizzate per i pazienti affetti da malattie mentali, la cui mancanza sta attualmente causando un ampio divario tra coloro che soffrono e coloro che sono guariti/o si stanno riprendendo. Affascinanti applicazioni di analisi dei dati nella vita reale

Uno sguardo più da vicino ad alcune storie di successo

Sebbene sembri che il ruolo della scienza dei dati nello sviluppo di una linea di trattamenti per i pazienti con salute mentale possa sembrare troppo bello per essere vero, molte organizzazioni hanno già raccolto i suoi benefici agendo su queste teorie. I data scientist della Crisis Text Line , un'organizzazione globale senza scopo di lucro con sede negli Stati Uniti che dispone di una hotline di consulenza in caso di crisi basata sui messaggi di testo, utilizzano l'apprendimento automatico per analizzare parole ed emoji nei messaggi di testo che ricevono.

L'apprendimento automatico li aiuta a estrarre quelle parole ed emoji che possono indicare un livello più elevato di tendenze suicide o addirittura autolesionismo. Questo li aiuta ulteriormente a dare priorità ai pazienti identificando chi ha bisogno del massimo aiuto e quindi dovrebbe essere affrontato per primo. Per arrivare a questa fase, i data scientist di Crisis Text Lines hanno analizzato oltre 30 milioni di testi scambiati con gli utenti.

L'analisi ha anche sollevato altre intuizioni come i casi di massima ansia che sono stati ricevuti mercoledì e i casi di autolesionismo si verificano al massimo nelle ore più buie della notte . In un paese che non dispone di un singolo test o pannello di test per identificare una possibile crisi suicida, questo utilizzo dell'IA da parte dei data scientist per prevenire il suicidio può aiutare a salvare molte vite, oggi.

Un altro esempio che mi viene in mente è "Ellie". Nel 2017, una terapista virtuale di nome Ellie è stata incaricata di interagire e analizzare il comportamento dei soldati che erano tornati di recente dall'Afghanistan. Sorprendentemente, Ellie è riuscita a scoprire più segni di sintomi di disturbo post-traumatico da stress (PTSD) nei soldati rispetto allo stesso personale di valutazione della salute post-dispiegamento.

L'elenco di esempi che mostrano come la scienza dei dati e l'apprendimento automatico abbiano contribuito a ottenere risultati esemplari nel campo dell'assistenza sanitaria mentale sono numerosi. Tuttavia, questi esempi continuano ad esistere nelle tasche. La buona notizia è che i paesi si stanno almeno aprendo alle sue possibilità. Dal World Well Being Project a un'app che monitora i modelli notturni per aiutare gli studenti universitari a combattere la depressione, questo ponte di scienza dei dati è forse la necessità del momento.

Tuttavia, prima di concludere, sarebbe anche importante notare che la salute mentale è una linea di servizio sanitario estremamente personale. Dato che la questione stessa è stata stigmatizzata per molti anni, e continua a esserlo per molte regioni, c'è una seria preoccupazione per la privacy. La questione dell'etica sorge quando introduciamo la possibilità di algoritmi che forniscono diagnosi o raccomandazioni cliniche.

Molte applicazioni per smartphone per la salute mentale oggi mancano di "una base di prove di base, una mancanza di credibilità scientifica e un'efficacia clinica limitata". Quindi, mentre il futuro della scienza dei dati nell'assistenza sanitaria mentale è promettente, dobbiamo procedere con attenzione con le giuste infrastrutture e leggi in atto che proteggano i pazienti senza compromettere la loro privacy a vantaggio di un potenziale vantaggio.

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