데이터 과학: 정신 건강 관리를 위한 혜택

지금 소셜 미디어 채널에 로그인하면 우울증이나 억압된 정신 건강 문제로 고통받는 사람들에게 공감하는 다양한 인용문과 대화 내용이 강조 표시되는 것을 볼 수 있습니다. 이러한 대화가 언제까지 계속될지는 장담할 수 없지만 사람들이 커밍아웃하고 정신 건강 문제를 인정한다는 사실은 전반적으로 올바른 방향으로 나아가는 단계입니다.

2019년 WHO는 인도 인구의 20%가 올해 정신 건강 문제를 겪을 것이라고 추정했습니다. WHO가 COVID-19가 가져올 고립을 설명하지 않았다는 점을 감안할 때 이러한 추정은 오늘날의 심각한 현실과는 거리가 멀 수 있습니다.

정신 건강 문제를 진단하고 치료하는 방법과 데이터 과학이 치료에서 가장 큰 동맹이 될 수 있는 이유를 살펴보기 전에 먼저 오늘날 환자를 치료하는 의사가 직면하고 있는 문제를 살펴보겠습니다.

할리우드 스타 앤 해서웨이는 우울증과 투병 중인 자신의 이야기를 털어놓으며 “나는 내 자신이 너무 싫었다. 그냥 마음가짐이었습니다. 나는 나 자신을 사랑하는 법을 몰랐다. 나는 누군가를 사랑하는 법을 몰랐어요.” 그녀는 유일한 사람이 아닙니다. 전 세계적으로 정신 건강 문제로 고통받는 사람들이 증상을 인식하고 당면한 문제의 심각성을 진정으로 인식하기 위해 고군분투하는 동안 의사는 종종 올바른 치료 과정을 선택하는 데 어려움을 겪습니다.

종종 정의된 치료 경로가 없다는 이러한 문제는 시행착오 경로를 채택하는 결과를 낳고, 이는 치료에 대한 확신 없이 환자의 치료를 더욱 연장합니다. 이것은 환자에게 고통스럽고 고통스러울 수 있으며 의사 자신에게도 믿을 수 없을 정도로 실망스러울 수 있습니다. 데이터 과학이 의료 산업을 재편하는 5가지 방법

현재 치료 과정에 구조를 가져오고 환자의 진단과 최종 치료 과정 사이의 간격을 좁히기 위해 의료 전문가는 다른 방법으로는 감지하기 어려운 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있는 방법론이 필요합니다. 이 치료 경로는 데이터 과학의 도움으로 찾을 수 있습니다.

정신 건강을 위한 데이터 과학으로 나아가다

현재 이 접근 방식은 도입 초기 단계에 있습니다. 의료 전문가들이 이 파트너십을 천천히 그러나 꾸준히 준비하고 있지만 냉소주의자들은 데이터 분석이 복잡한 정신 건강 문제를 치료하는 데 도움이 될 수 있는지 의심합니다. 그러나 대다수는 이것이 올바른 방향으로 나아가는 단계라고 믿습니다.

사실, 많은 연구자들은 빅 데이터가 현재의 치료 과정을 끝낼 수도 있다고 믿습니다. 시행 착오. 현재 사용할 수 있는 정보의 단일 소스는 없지만 이 연구자들은 정신 건강 분야에서 데이터 과학을 사용하는 데 있어 방대한 연구 범위가 있다고 생각합니다.

데이터 과학자가 현재의 딜레마를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.

데이터 과학은 과학적 방법과 프로세스를 사용하여 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 모두에서 통찰력을 도출합니다. 데이터 과학자는 자신의 지식과 기술을 적용하여 현재 정신 건강 관리에서 사용할 수 있는 복잡한 데이터 소스를 연결하여 건설적인 결론에 도달하는 데 도움이 되는 모델을 만들 수 있습니다.

이러한 모델이 정신 건강 관리를 위해 만들어질 수 있다면 연구자들은 현재 사용할 수 없는 정신 질환의 위험 요소를 추출할 수 있을 것입니다. 위험 요소를 식별할 수 있기 위해서는 의사가 올바른 진단 및 치료를 제공하고, 정신 건강 개선을 지도화하고, 질병 발생을 처음부터 예방할 수 있는 방법을 연구할 수 있는 길을 더욱 열 수 있습니다.

빅 데이터와 데이터 과학은 정신 질환으로 고통받는 환자를 위한 개인화된 치료 를 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있으며 , 현재 정신 질환으로 고통받는 사람들과 회복/또는 회복 중인 사람들 사이에 큰 격차가 발생하고 있습니다. 매혹적인 데이터 분석 실생활 애플리케이션

일부 성공 사례 자세히 살펴보기

정신 건강 환자를 위한 일련의 치료법을 개발하는 데 있어 데이터 과학의 역할이 너무 좋은 것처럼 보일 수 있지만 많은 조직이 이미 이러한 이론에 따라 행동함으로써 이점을 얻었습니다. 문자 메시지 기반 위기 상담 핫라인을 보유한 미국 기반의 글로벌 비영리 조직인 Crisis Text Line 의 데이터 과학자들은 기계 학습을 사용하여 수신한 문자 메시지의 단어와 이모티콘을 분석합니다.

머신 러닝은 높은 수준의 자살 경향이나 자해를 나타낼 수 있는 단어와 이모티콘을 추출하는 데 도움이 됩니다. 이렇게 하면 최대한 도움이 필요한 사람을 식별하여 환자의 우선 순위를 정하는 데 도움이 되므로 먼저 해결해야 합니다. 이 단계에 도달하기 위해 Crisis Text Lines의 데이터 과학자는 사용자와 교환된 3천만 개 이상의 텍스트를 분석했습니다.

분석은 최대 불안 관련 사례가 수요일에 접수 되었고 자해 사례가 밤의 가장 어두운 시간에 최대로 발생한다는 것과 같은 다른 통찰력을 던졌습니다 . 가능한 자살 위기를 식별하기 위한 단일 테스트 또는 테스트 패널이 없는 국가에서 데이터 과학자가 자살을 예방하기 위해 AI를 활용하면 오늘날 많은 생명을 구할 수 있습니다.

떠오르는 또 다른 예는 '엘리'입니다. 2017년에 Ellie라는 가상 치료사 가 최근 아프가니스탄에서 돌아온 군인들의 행동을 분석하고 상호 작용하도록 배치되었습니다. 놀랍게도 Ellie는 배치 후 건강 평가 직원 자신보다 군인에게서 외상 후 스트레스 장애(PTSD) 증상의 징후를 더 많이 발견하는 데 성공했습니다.

데이터 과학과 기계 학습이 정신 건강 분야에서 모범적인 결과를 얻는 데 어떻게 도움이 되었는지 보여주는 예 목록은 많습니다. 그러나 이러한 예는 주머니에 계속 존재합니다. 좋은 소식은 국가들이 최소한 가능성을 열어두고 있다는 것입니다. 세계 웰빙 프로젝트 에서 대학생들이 우울증을 퇴치하는 데 도움이 되는 야행성 패턴을 모니터링하는 앱에 이르기까지 이 데이터 과학 다리는 아마도 이 시대의 필요일 것입니다 .

그러나 서명하기 전에 정신 건강은 지극히 개인적인 의료 서비스라는 점을 인지하는 것도 중요합니다. 이 문제 자체가 수년 동안 낙인 찍혔고 많은 지역에서 계속 그러하다는 점을 감안할 때 개인 정보 보호에 대한 심각한 우려가 있습니다. 윤리 문제는 임상 진단 또는 권장 사항을 제공하는 알고리즘의 가능성을 가져올 때 발생합니다.

오늘날 많은 정신 건강 관리 스마트폰 애플리케이션 에는 "근거 기반, 과학적 신뢰성 부족, 제한된 임상 효과"가 부족합니다. 따라서 정신 건강 관리에서 데이터 과학의 미래는 밝지만 잠재적 이익을 위해 환자의 개인 정보를 손상시키지 않으면서 환자를 보호하는 올바른 인프라와 법률을 신중하게 밟아야 합니다.

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