Veri Bilimi: Akıl Sağlığı İçin Bir Nimet

Şu anda herhangi bir sosyal medya kanalına giriş yaparsanız, depresyondan veya bastırılmış zihinsel sağlık sorunlarından muzdarip olanlarla empati kuran, vurgulanan çeşitli alıntılar ve konuşma dizileri göreceksiniz. Bu konuşmaların aynı canlılıkla daha ne kadar devam edeceğinden emin olunamasa da, insanların ortaya çıkması ve zihinsel sağlık sorununu kabul etmesi genel olarak doğru yönde atılmış bir adımdır.

2019'da DSÖ, Hindistan nüfusunun %20'sinin bu yıl bir akıl sağlığı sorunu yaşayacağını tahmin etmişti. DSÖ'nün COVID-19'un getireceği izolasyonu hesaba katmadığı göz önüne alındığında, bu tahmin bugün vahim gerçeklikten uzak olabilir.

Akıl sağlığı sorunlarının nasıl teşhis ve tedavi edildiğini ve veri biliminin tedavide neden en büyük müttefiki olabileceğini keşfetmeden önce, bugün hastaları tedavi eden doktorların karşılaştığı zorluğa bir göz atalım.

Ünlü Hollywood ünlüsü Anne Hathaway, depresyonla mücadelesini açarken dünyayla paylaştı, “Kendimi çok yoğun bir şekilde sevmiyordum. Bu sadece bir zihniyetti. Kendimi sevmeyi bilmiyordum. Kimseyi nasıl seveceğimi bilmiyordum." O tek değil. Dünyanın dört bir yanındaki akıl sağlığı sorunlarından muzdarip insanlar yalnızca semptomları tanımakla ve eldeki sorunun ciddiyetini gerçekten kabul etmek için mücadele ederken, doktorlar genellikle doğru tedavi yöntemini seçmekte zorlanıyor.

Çoğu zaman, tanımlanmış bir tedavi yolunun olmamasının bu zorluğu, bir tedavi garantisi olmaksızın hastanın tedavisini daha da uzatan bir deneme yanılma yolunun benimsenmesiyle sonuçlanır. Bu, hasta için hem üzücü hem de acı verici olabilir ve doktorların kendileri için inanılmaz derecede sinir bozucu olabilir. Veri Biliminin Sağlık Sektörünü Yeniden Şekillendirmesinin 5 Yolu

Mevcut tedavi sürecine bir yapı getirmek ve muhtemelen, hatta hastanın teşhisi ile nihai tedavi süreci arasındaki boşluğu daraltmak için, sağlık uzmanları, aksi takdirde tespit edilmesi zor olan kalıpları belirlemelerine yardımcı olabilecek bir metodolojiye ihtiyaç duyar. Bu tedavi yolu, veri biliminin yardımıyla bulunabilir.

Akıl sağlığı için veri bilimi ile ilerlemek

Şu anda, bu yaklaşım benimsenme aşamasındadır. Sağlık uzmanları bu ortaklığa yavaş ama istikrarlı bir şekilde ısınırken, şüpheciler verileri analiz etmenin karmaşık zihinsel sağlık sorunlarının tedavisine yardımcı olabileceğinden şüpheliler. Ancak çoğunluk bunun doğru yönde atılmış bir adım olduğuna inanıyor.

Aslında, birçok araştırmacı, büyük verilerin mevcut tedavi sürecini, yani. Deneme ve hata. Şu anda mevcut olan tek bir bilgi kaynağı olmamasına rağmen, bu araştırmacılar veri bilimini ruh sağlığı alanında kullanma konusunda çok geniş bir çalışma alanı olduğunu düşünüyorlar.

Veri bilimcilerinin mevcut ikilemi çözmeye nasıl yardımcı olabileceğini keşfedelim.

Veri bilimi, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerden içgörüler elde etmek için bilimsel yöntemler ve süreçler kullanır. Veri bilimcileri, yapıcı sonuçlara varmak için şu anda zihinsel sağlık hizmetlerinde mevcut olan karmaşık veri kaynaklarını birbirine bağlamaya yardımcı olacak modeller oluşturmak için bilgi ve becerilerini uygulayabilir.

Bu modeller akıl sağlığı için oluşturulabilirse, araştırmacıların şu anda mevcut olmayan akıl hastalığı için risk faktörlerini çıkarmasını sağlayacaktır. Risk faktörlerini belirleyebilmek, doktorların doğru teşhis ve tedaviyi vermelerinin, ruh sağlığındaki iyileşmeyi haritalamanın ve hatta hastalığın ortaya çıkmasının nasıl önlenebileceğini araştırmalarının önünü daha da açabilir.

Büyük veri ve Veri bilimi, akıl hastalığından mustarip hastalar için kişiselleştirilmiş bakım yaratma potansiyeline sahiptir ve eksikliği şu anda acı çekenler ile iyileşen/veya iyileşenler arasında geniş bir boşluğa neden olmaktadır. Büyüleyici Veri Analitiği Gerçek Hayat Uygulamaları

Bazı başarı hikayelerine daha yakından bir bakış

Akıl sağlığı hastaları için tedaviler geliştirmede veri biliminin rolü gerçek olamayacak kadar iyi görünse de, birçok kuruluş bu teorilere göre hareket ederek faydasını zaten elde etti. Kısa mesaj tabanlı bir kriz danışma hattına sahip, ABD merkezli, kar amacı gütmeyen küresel bir kuruluş olan Crisis Text Line'daki veri bilimcileri, aldıkları metin mesajlarındaki kelimeleri ve emojileri analiz etmek için makine öğrenimini kullanıyor.

Makine Öğrenimi, daha yüksek düzeyde intihar eğilimlerini ve hatta kendine zarar vermeyi gösterebilecek kelimeleri ve emojileri çıkarmalarına yardımcı olur. Bu ayrıca, maksimum yardıma kimin ihtiyacı olduğunu belirleyerek hastalara öncelik vermelerine yardımcı olur ve bu nedenle ilk önce ele alınması gerekir. Bu aşamaya gelmek için, Crisis Text Lines'daki veri bilimcileri, kullanıcılarla değiş tokuş edilen 30 milyondan fazla metni analiz etti.

Analiz , Çarşamba günü alınan maksimum kaygı ile ilgili vakalar ve gecenin en karanlık saatlerinde en fazla kendine zarar verme vakaları gibi diğer içgörüleri bile ortaya çıkardı . Olası bir intihar krizini belirlemek için tek bir testi veya test paneli olmayan bir ülkede, veri bilimciler tarafından intiharı önlemek için yapay zekanın bu şekilde kullanılması bugün birçok hayat kurtarmaya yardımcı olabilir.

Aklıma gelen bir diğer örnek ise 'Ellie'. 2017'de Ellie adında bir sanal terapist , Afganistan'dan yeni dönen askerlerin davranışlarını etkileşime sokmak ve analiz etmek için görevlendirildi. Şaşırtıcı bir şekilde, Ellie, Askerlerde Sevk Sonrası Sağlık Değerlendirmesi personelinin kendisinden daha fazla Travma Sonrası Stres Bozukluğu (TSSB) belirtisi keşfetmede başarılı oldu.

Veri biliminin ve makine öğreniminin akıl sağlığı alanında örnek sonuçlar elde edilmesine nasıl yardımcı olduğunu gösteren örnekler listesi çoktur. Ancak bu örnekler ceplerde varlığını sürdürüyor. İyi haber şu ki, ülkeler en azından olasılıklara açılıyor. Dünya Refahı Projesi'nden üniversite öğrencilerinin depresyonla mücadele etmesine yardımcı olmak için gece kalıplarını izleyen bir uygulamaya kadar, bu veri bilimi köprüsü belki de günün ihtiyacıdır.

Bununla birlikte, imzalamadan önce, ruh sağlığının son derece kişisel bir sağlık hizmeti hattı olduğunu belirtmek de önemli olacaktır. Sorunun kendisinin uzun yıllardır damgalandığı ve birçok bölge için böyle olmaya devam ettiği göz önüne alındığında, ciddi bir mahremiyet endişesi var. Etik sorunu, klinik teşhisler veya tavsiyeler sağlayan algoritmaların olasılığını getirdiğimizde ortaya çıkar.

Günümüzde pek çok akıl sağlığı akıllı telefon uygulaması , "altta yatan kanıt temeli, bilimsel güvenilirlik eksikliği ve sınırlı klinik etkililik"ten yoksundur. Bu nedenle, ruh sağlığı hizmetlerinde veri biliminin geleceği umut verici olsa da, potansiyel bir nimet yararına hastaları mahremiyetlerinden ödün vermeden koruyan doğru altyapı ve yasalarla dikkatli bir şekilde adım atmamız gerekiyor.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi sertifikası alın . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, İleri Düzey Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları öğrenin.