Искусственный интеллект в психиатрии: достижения, перспективы, проблемы
процессы в условиях психиатрического интервью – система PARRY и BlueBox для фармакотерапии депрессий [100]. Эта система демонстрировала успехи, но имела ограничения, связанные с формализацией медицинских знаний. Компьютеризация психиатрической диагностики очень сложна, это отметил в своей работе Рыбальский М.И. [15]. Психиатрическая диагностика основана на качественной оценке расстройств высших психических функций, что трудно поддается формализации и программированию. Для создания психиатрических экспертных систем (ЭС) требуются мощные методы представления и интерпретации знаний, учитывающие сложность вербального описания психики [15]. Как показал Servan-Schreiber [100], пациенты часто более откровенны в общении с компьютерными системами. Развитие интеллектуальных обучающихся систем открывает возможности для создания компьютеризированных психотерапевтических методик, особенно в области когнитивно-поведенческой терапии. Рыбальский М.И. [15] подчеркивал, что ЭС должны быть помощниками психиатра, а не заменой ему, поскольку психиатрическая диагностика влияет на социально-правовой статус пациента. По мнению Wilhelmy et al., цифровая трансформация и внедрение ИИ многообещающи для профилактики, диагностики и терапии ПР [120]. Kargbo обозначает три ключевых направления изменений в психиатрии: использование биомаркеров, психоделических препаратов и применение ИИ [69]. Рассматриваются современные достижения ИИ в психиатрии, отмечается большой потенциал ИИ для трансформации психиатрической помощи в области диагностики, мониторинга состояния пациентов, разработки новых методов лечения [2]. Незнанов Н.Г. полагает, что активное внедрение телемедицинских технологий, изучение роли генетики и микробиома в происхождении психических расстройств, разработка методов диагностики на основе биомаркеров, аватар-терапия и использование искусственных нейронных сетей меняют ландшафт современной психиатрии [13]. Машинное обучение (МО) и обработка естественного языка, активно исследуются для решения широкого круга задач в психиатрии [72]. ИИ-алгоритмы «показали высокую точность в диагностике» ПР, включая шизофрению, депрессию и расстройства аутистического спектра, на основе данных электронных медицинских карт, нейровизуализации и "цифровых фенотипов" [31, 76, 92]. ИИ применяется для прогнозирования течения заболеваний и ответа на лечение [76, 121]. Внедрение ИИ также открывает новые возможности в области терапии – от разработки виртуальных ассистентов и чат-ботов для психообразования и поддержки пациентов, до использования виртуальной и дополненной реальности в психотерапии [9, 47, 52, 76, 90]. Jin et al. описывают применение ИИ в области психического здоровья и цифровой психиатрии [67]. Авторы много места отводят глубокому обучению как одному из методов ИИ. Germine et al. [56] рассматривают проблему масштабирования измерений поведения человека для достижения «высокоточной психиатрии». Авторы отмечают три основные сложности: вовлечение участников, доступность методов и надежное измерение индивидуальных различий. Chen et al. рассматривают роль МО и ИИ в развитии «точной психиатрии»