Jak wykorzystując AI rozpoznać zaburzenia psychiczne?

Nawet 67% pacjentów porzuca psychoterapię przed 10 spotkaniem, dlatego że nie trafili na odpowiedniego psychoterapeutę, który potrafiłby zrozumieć dany problem i skutecznie go wyleczyć. Mind Match to inteligentny chatbot AI, który rozpoznaje problemy psychiczne oraz potrafi je dopasować do tych terapeutów, którzy mają największe doświadczenie i wiedzę w leczeniu konkretnych zaburzeń. Dzięki temu pozwala nie tylko skrócić czas potrzebny na znalezienie odpowiedniego specjalisty, ale także zwiększyć szanse na skuteczność samej terapii. 

Psychoterapia to metoda leczenia zaburzeń psychicznych, której głównym celem jest pomoc osobom w radzeniu sobie z problemami emocjonalnymi i psychicznymi. Współczesne metody psychoterapii obejmują wiele różnych podejść i technik stosowanych przez psychologów, psychoterapeutów oraz psychiatrów. Proces ten często obejmuje rozmowy, które pomagają pacjentom zrozumieć i rozwiązać ich problemy.

Sztuczna inteligencja może pomóc w diagnozie i leczeniu zaburzeń psychicznych na wiele sposobów. Przykładowo, może analizować dane dotyczące zachowania i samopoczucia pacjentów, aby pomóc terapeutom w identyfikacji problemów i w doborze odpowiedniej terapii. Dzięki technologii AI możliwe jest również monitorowanie postępów pacjentów w czasie rzeczywistym, co może prowadzić do lepszych wyników terapii.

Oparte na AI rozwiązanie Mind Match koncentruje się z kolei na wczesnym rozpoznawaniu objawów zaburzeń psychicznych pacjenta oraz na dopasowywaniu metod terapii najbardziej skutecznych dla tych objawów. Wspomnianego chatbota stworzyły – na bazie własnych doświadczeń z psychoterapeutami – Zofia Smoleń, studiująca Data Science na Ecole Polytechnique w Paryżu oraz Patrycja Machno, studentka medycyny na Uniwersytecie Jagiellońskim.

„Obserwowałyśmy jak nasi znajomi – i my same – nie możemy znaleźć odpowiedniego terapeuty. Okazało się, że poszukiwania psychologa i psychoterapeuty przypominają trochę strzelanie w ciemno. Mimo istnienia Google i mediów społecznościowych, znalezienie tego odpowiedniego terapeuty na ogół wymagało spotkania 3-4 różnych psychologów i psychoterapeutów. Pomyślałyśmy zatem, że może znajdowanie odpowiedniego psychologa lub psychoterapeuty to jest nasza nisza” – wspomina Patrycja Machno.

Po przeanalizowaniu problemu, okazało się że tak na prawdę istnieją 3 powody dla których pacjenci porzucają terapeutów: terapeuta jest po prostu zły (tutaj 22 oznak złej terapii), terapeucie jest trudno zbudować relację z pacjentem, lub po prostu styl terapii nie odpowiada problemowi pacjenta.

„Z wymienionych trzech problemów największą szansę widziałyśmy dla siebie w ostatnim punkcie. Każdy styl terapeutyczny ma swoje preferowane zastosowanie. Przykładowo, psychoterapia kognitywno-behawioralna najlepiej się sprawdza przy depresji, a EMDR przy stresie pourazowym. Pacjenci jednak o tym często nie wiedzą na początku swojej przygody z psychoterapią. Dlatego właśnie zdecydowałyśmy się zbudować narzędzie, które na podstawie problemów psychicznych zalecałoby terapeutów pracujących w odpowiednim stylu” – wskazuje Zofia Smoleń.

Jak to działa?

Istnieje wiele rozwiązań – zazwyczaj formularzy wielokrotnego wyboru – przewidujących zaburzenia psychiczne. Niestety, żadne z nich nie sprawdza objawów dla każdego możliwego zaburzenia psychicznego – jeśli już skupiają się na 2-3 najpopularniejszych zaburzeniach na raz, np.: na ADHD, depresji i nerwicy. Z kolei kwestionariusze, na których oparte są wszystkie inne rozwiązania oceniające zdrowie psychiczne nie zdałyby egzaminu, ponieważ musiałby obejmować kilkaset pytań. Ponadto same zaburzenia rzadko kiedy mają unikalne objawy, co utrudnia klasyfikację.

Mimo tego, psychiatrzy dobrze radzą sobie z diagnozowaniem pacjentów i to bez konieczności zadawania im kilkuset podobnych do siebie pytań – jak im się to udaje? Otóż rozmawiają z pacjentem, analizują jego otwarte odpowiedzi, stawiają hipotezy i potwierdzają je pytaniami pogłębiającymi. Twórczyniom Mind Match udało się natomiast stworzyć rozwiązanie, które wspiera psychoterapię dopasowując specjalistów do pacjentów.

„Z racji na nasze skromne zasoby, projekt musiał być prosty w realizacji. W praktyce wyeliminowało to możliwość wytrenowania algorytmu, musiałybyśmy bowiem zgromadzić olbrzymią ilość danych – optymalnie, opisów stanów psychicznych pacjentów sklasyfikowanych pod kątem zaburzeń psychicznych. Jedyną dostępną opcją było użycie jednego z modeli zwanych “zero-shot classification”. Termin ten odnosi się do modeli zdolnych do klasyfikacji na kategorie, których nie widziały podczas treningu. Praktycznie, nie potrzebują one żadnych dodatkowych danych – wystarczy im tylko tekst do klasyfikacji (w naszym przypadku, to co pacjent napisze do chatbota) oraz kategorie (w naszym przypadku, objawy chorób i zaburzeń psychicznych)” – tłumaczy Zofia Smoleń.

Jednak z uwagi na ograniczenia modelu “zero-shot classification”, pomysłodawczynie chatbota zdecydowały się nie dopasowywać od razu metod terapii. Podzieliły natomiast ten etap na dwie części:

• Klasyfikacja tekstu na objawy zaburzeń z wykorzystaniem zero-shot classification.
• Dopasowanie najlepszych metod terapii dla znalezionych objawów na podstawie wiedzy eksperckiej.

Dzięki temu były w stanie lepiej dopasowywać metody terapii i terapeutów na podstawie opisu samopoczucia. Po wielu testach, twórczynie chatbota zdecydowały się na używanie tylko bardzo zrozumiałych i różnicujących objawów zaburzeń psychicznych (smutek, urojenia, stres itd.) jako kategorii klasyfikacji tekstu. Do jego treningu wykorzystano dane zgromadzone od pacjentów, którzy już otrzymali diagnozę, za pomocą specjalnej ankiety psychologicznej. Ostatecznie, cały proces diagnostyczny wygląda następująco: dane wejściowe → zero-shot classification identyfikujące symptomy w tekście → dopasowywanie metod terapii do rozpoznanych objawów → lista rekomendowanych terapeutów spośród wszystkich dostępnych w bazie psychologów i psychoterapeutów Mind Match.

Pomysłodawczynie zadbały też o wytłumaczalność modelu. W każdej dziedzinie, ale w szczególności w obszarze zdrowia, bardzo ważne jest bowiem, aby pacjent wiedział, czemu model podjął taką decyzję a nie inną. A więc dlaczego zarekomendował pacjentowi daną metodę terapeutyczną. W przypadku modeli językowych wyjątkowo trudno jest uzyskać interpretowalne wyniki, jako że składają się one z milionów parametrów, dlatego też na ten moment użytkownikowi prezentowane są symptomy, które rozpoznał model. Dzięki temu, może on sprawdzić, czy rekomendacje rzeczywiście są dopasowane do objawów, których doświadcza.

Po skompletowaniu modelu, kolejnym krokiem było jego doskonalenie. „W przypadku klasyfikacji zero-shot oznaczało to dokładniejsze trenowanie. W efekcie, doszkoliłyśmy model zero-shot classification, korzystając z pytań, które pacjenci zadawali na forach psychologicznych. Znacznie poprawiło to precyzję wyników generowanych przez nasz model” – zapewnia Zofia Smoleń.

Mind Match nie używa ChatGPT, a dokładniej – nie używa żadnego produktu OpenAI. Model ten ma jednak tę samą architekturę co modele GPT, czyli Transformer. Po raz pierwszy opublikowana w 2017 roku w pracy “Attention is All You Need” architektura Transformer jest podstawą nowoczesnych, dobrze działających modeli. W porównaniu do poprzednich architektur – Recurrent Neural Network i Long Short-Term Memory – jest ona szybsza, bardziej precyzyjna i lepiej skalowalna, wskazują twórczynie Mind Match.

Czy to działa?

Chatbot na ogół generuje odpowiedzi, które są sensowne, jednak wykazuje pewnie skłonności do nadmiernego przewidywania zaburzeń osobowości typu borderline i rzadko przewiduje ADHD. Dlatego, aby pozwolić mu na wyciągnięcie jak największe ilości wartościowych wniosków, użytkownicy powinni stosować się następujących wskazówek: wprowadzany przez nich tekst powinien mieścić się w przedziale 60-300 znaków, a ponadto należy koncentrować się na opisie swoich emocji lub zachowań, a także wyzwalaczach tych emocji.

Obecnie z platformą współpracuje 80 psychoterapeutów i psychologów, którzy pomagają w testowaniu chatbota za każdym razem gdy zostaje on zaktualizowany. Do rozwiązania wprowadzane są również ich uwagi. „Przykładowo, kiedyś nasz model poza rekomendacjami specjalistów przeliczał też prawdopodobieństwo występowania zaburzeń psychicznych. Mimo, że nigdzie nie używałyśmy słowa “diagnoza”, za radą naszych psychoterapeutów usunęłyśmy prawdopodobieństwo z naszego modelu aby nie straszyć użytkowników” – mówi Patrycja Machno.

Mind Match współpracuje też z dwójką naukowców z Telecom Paris specjalizujących się w chatbotach i wykorzystaniu sztucznej inteligencji w dziedzinie zdrowia psychicznego, którzy pomagają dbać o precyzyjność i etyczne działanie modelu. Zdaniem psychoterapeutów i psychologów związanych z Mind Match, chatbot odpowiada poprawnie na razie na około 70% zapytań. Można wypróbować go i znaleźć dla siebie odpowiednią metodę terapii pod poniższym linkiem.

Pacjenci, którym chatbot polecił terapeutów, rejestrują się do nich i zapisują na terapię. Mind Match pobiera od terapeutów 50% wartości jedynie pierwszej płatnej sesji. „W ten sposób sprawiamy, że terapeuci są bardziej zmotywowani aby pacjenci byli zadowoleni z ich usług i zostawali u nich po tej pierwszej wizycie. Naszym celem jest, aby pacjentom było łatwiej znaleźć psychoterapeutę i skrócić czas poszukiwania terapii – stąd też taka opłata” – tłumaczy Zofia Smoleń.

W przyszłości planowana jest rozbudowa tego narzędzia do postaci pełnoprawnego chatbota – umożliwiając botowi zadawanie pytań pogłębiających i dodając więcej kwestii dotyczących tła pacjenta (np. dzieciństwo, doświadczenia z rodzicielstwem itp). „Pozwoli to zwiększyć dokładność przewidywań chatbota, gdyż będzie mógł “weryfikować” swoje hipotezy podobnie jak lekarze psychiatrzy podczas diagnostyki” – uważa Zofia Smoleń. „Długoterminowo chcemy też, aby nasza platforma pchała do przodu rozwój wiedzy nad zdrowiem psychicznym i zaburzeniami psychicznymi. Psychiatria jest bowiem jeszcze stosunkowo mało rozwiniętą dziedziną medycyny” – podsumowuje.