Nauka o danych: dobrodziejstwo dla zdrowia psychicznego

Jeśli zalogujesz się teraz na dowolnym kanale mediów społecznościowych, zauważysz różne cytaty i wątki rozmów, które podkreślają, a nawet współczują osobom cierpiącym na depresję lub tłumione problemy ze zdrowiem psychicznym. Chociaż nie można być pewnym, jak długo te rozmowy będą trwały z taką samą energią, fakt, że ludzie wychodzą i przyznają się do problemu ze zdrowiem psychicznym, jest ogólnie krokiem we właściwym kierunku.

W 2019 roku Światowa Organizacja Zdrowia oszacowała, że ​​w tym roku 20% populacji Indii będzie cierpieć z powodu problemów ze zdrowiem psychicznym. Biorąc pod uwagę, że WHO nie uwzględniła izolacji, jaką przyniesie COVID-19, ta ocena może być daleka od dzisiejszej poważnej rzeczywistości.

Zanim zbadamy, w jaki sposób problemy ze zdrowiem psychicznym są diagnozowane i leczone oraz dlaczego nauka o danych może być jej największym sprzymierzeńcem w leczeniu, przyjrzyjmy się najpierw wyzwaniu, przed którym stoją dziś lekarze leczący pacjentów.

Słynna hollywoodzka celebrytka, Anne Hathaway, opowiadając o swojej walce z depresją, podzieliła się ze światem: „Tak bardzo się nie lubiłam. To był tylko sposób myślenia. Nie wiedziałem, jak siebie kochać. Nie wiedziałem, jak kogokolwiek kochać”. Nie tylko ona. Podczas gdy ludzie cierpiący na problemy ze zdrowiem psychicznym na całym świecie walczą nie tylko z rozpoznaniem objawów i prawdziwym uznaniem powagi problemu, lekarze często mają trudności z wyborem właściwego sposobu leczenia.

Często wyzwanie polegające na braku określonej drogi leczenia skutkuje przyjęciem metody prób i błędów, co dodatkowo wydłuża leczenie pacjenta bez pewności wyleczenia. Może to być zarówno wstrząsające i bolesne dla pacjenta, jak i niezwykle frustrujące dla samych lekarzy. 5 sposobów, w jakie nauka o danych zmienia sektor opieki zdrowotnej

Aby uporządkować obecny przebieg leczenia i być może nawet zmniejszyć różnicę między diagnozą pacjenta a ostatecznym przebiegiem leczenia, pracownicy służby zdrowia potrzebują metodologii, która pomoże im zidentyfikować wzorce trudne do wykrycia w inny sposób. Tę drogę leczenia można znaleźć za pomocą nauki o danych.

Postęp w dziedzinie nauki o danych na potrzeby opieki psychiatrycznej

Obecnie podejście to znajduje się w początkowej fazie przyjmowania. Podczas gdy pracownicy służby zdrowia powoli, ale stale rozgrzewają się do tego partnerstwa, cynicy wątpią, czy analizowanie danych może pomóc w leczeniu złożonych problemów ze zdrowiem psychicznym. Jednak większość uważa, że ​​jest to krok we właściwym kierunku.

W rzeczywistości wielu badaczy uważa, że ​​big data może nawet położyć kres dotychczasowemu tokowi leczenia, czyli tzw. prób i błędów. Chociaż obecnie nie ma jednego dostępnego źródła informacji, badacze ci uważają, że istnieje ogromny zakres badań w zakresie wykorzystania nauki o danych w dziedzinie zdrowia psychicznego

Przyjrzyjmy się, w jaki sposób analitycy danych mogą pomóc w rozwiązaniu obecnego dylematu.

Nauka o danych wykorzystuje metody i procesy naukowe, aby uzyskać spostrzeżenia zarówno z danych ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Naukowcy zajmujący się danymi mogą wykorzystać swoją wiedzę i umiejętności do tworzenia modeli, które pomogą połączyć złożone źródła danych dostępne obecnie w opiece psychiatrycznej w celu wyciągnięcia konstruktywnych wniosków.

Jeśli uda się stworzyć te modele dla opieki psychiatrycznej, umożliwi to naukowcom wyodrębnienie czynników ryzyka chorób psychicznych, które są obecnie niedostępne. Umiejętność zidentyfikowania czynników ryzyka może dodatkowo utorować drogę lekarzom do postawienia właściwej diagnozy i leczenia, opracowania mapy poprawy zdrowia psychicznego, a nawet zbadania, w jaki sposób można zapobiec wystąpieniu choroby.

Big data i data science mają potencjał, aby stworzyć spersonalizowaną opiekę nad pacjentami cierpiącymi na choroby psychiczne, których brak powoduje obecnie dużą przepaść między tymi cierpiącymi a tymi, którzy wyzdrowieli/lub wracają do zdrowia. Fascynujące aplikacje do analizy danych z prawdziwego życia

Bliższe spojrzenie na niektóre historie sukcesu

Chociaż wydaje się, że rola nauki o danych w opracowywaniu linii leczenia pacjentów ze zdrowiem psychicznym może wydawać się zbyt dobra, aby mogła być prawdziwa, wiele organizacji już odniosło z tego korzyści, działając w oparciu o te teorie. Analitycy danych z Crisis Text Line , globalnej organizacji non-profit z siedzibą w Stanach Zjednoczonych, która ma gorącą linię doradztwa kryzysowego opartą na wiadomościach tekstowych, wykorzystują uczenie maszynowe do analizowania słów i emotikonów w otrzymywanych wiadomościach tekstowych.

Uczenie maszynowe pomaga im wyodrębnić te słowa i emotikony, które mogą wskazywać na wyższy poziom skłonności samobójczych, a nawet samookaleczenia. To dodatkowo pomaga im ustalać priorytety pacjentów, identyfikując, kto potrzebuje maksymalnej pomocy, a zatem należy się tym zająć w pierwszej kolejności. Aby dojść do tego etapu, analitycy danych z Crisis Text Lines przeanalizowali ponad 30 milionów tekstów wymienianych z użytkownikami.

Analiza ujawniła nawet inne spostrzeżenia, takie jak przypadki maksymalnego lęku, które otrzymano w środę , a przypadki samookaleczenia pojawiają się maksymalnie w najciemniejszych godzinach nocy . W kraju, który nie ma ani jednego testu ani panelu testów, aby zidentyfikować możliwy kryzys samobójczy, wykorzystanie sztucznej inteligencji przez naukowców zajmujących się danymi w celu zapobiegania samobójstwom może dziś pomóc uratować wiele istnień ludzkich.

Innym przykładem, który przychodzi mi do głowy, jest „Ellie”. W 2017 roku wirtualna terapeutka o imieniu Ellie miała kontaktować się i analizować zachowanie żołnierzy, którzy niedawno wrócili z Afganistanu. Co zaskakujące, Ellie udało się odkryć u żołnierzy więcej objawów zespołu stresu pourazowego (PTSD) niż sam personel ds. oceny stanu zdrowia po wdrożeniu.

Lista przykładów pokazujących, w jaki sposób data science i uczenie maszynowe pomogły uzyskać wzorowe wyniki w dziedzinie zdrowia psychicznego, jest wiele. Jednak te przykłady nadal istnieją w kieszeniach. Dobrą wiadomością jest to, że kraje przynajmniej otwierają się na jego możliwości. Od World Well Being Project po aplikację, która monitoruje nocne wzorce, aby pomóc studentom w walce z depresją, ten most nauki danych jest być może potrzebą chwili.

Jednak przed podpisaniem umowy ważne jest również, aby pamiętać, że zdrowie psychiczne to niezwykle osobista linia opieki zdrowotnej. Biorąc pod uwagę, że sam problem był napiętnowany przez wiele lat i nadal tak jest w wielu regionach, istnieje poważna obawa o prywatność. Kwestia etyki pojawia się, gdy wprowadzamy możliwość algorytmów dostarczających diagnozy kliniczne lub rekomendacje.

Wiele aplikacji na smartfony w zakresie zdrowia psychicznego nie ma obecnie „podstawowej bazy dowodowej, wiarygodności naukowej i ograniczonej skuteczności klinicznej”. Tak więc, chociaż przyszłość nauki o danych w opiece psychiatrycznej jest obiecująca, musimy ostrożnie postępować z odpowiednią infrastrukturą i przepisami, które chronią pacjentów bez narażania ich prywatności z korzyścią dla potencjalnego dobrodziejstwa.

Uzyskaj certyfikat data science od najlepszych światowych uniwersytetów. Naucz się programów Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.