Многие врачи сегодня опасаются, что чат-боты с поддержкой ИИ отнимут их работу. Но исследования показывают, что психотерапию нельзя сводить к поиску наиболее подходящих техник для каждого пациента; вместо этого в основе успешного лечения лежат уникальные человеческие характеристики, такие как формирование эмпатических связей.
Эмоции под микроскопом ИИ
Лицо отражает эмоциональное состояние человека. В рамках психотерапии, интерпретация мимики лица – это эффективный метод определения эмоций человека в конкретный момент. Ещё в 1970-х годах, психолог Пол Экманн разработал стандартизированную систему, которая позволяет соотносить ключевые эмоции, такие как счастье, отвращение или печаль, с выражением лица на изображениях или видеозаписях.
Но процесс анализа и интерпретации записанных выражений лица в рамках исследовательских проектов чрезвычайно трудоемкий, поэтому специалисты психиатрии часто используют менее надежные, но традиционные методы, которые также могут быть мерой эмоционального состояния.
Специалисты Базельского университета Мартин Степпан, Клаус Шмек, Рон Циммерманн и Лукасом Фюрером провели исследование, чтобы выяснить, могут ли системы искусственного интеллекта достоверно определять эмоциональное состояние пациентов по видеозаписям, сообщает портал myscience.org.
Исследователи использовали искусственные нейросети, обученные распознавать шесть основных эмоций (счастье, удивление, гнев, отвращение, печаль и страх), используя более 30 000 фотографий лиц. Затем эти нейросети проанализировали видеоданные терапевтических сеансов с 23 пациентами с пограничным расстройством личности в Центре научных вычислений Базельского университета. Для этого исследования высокопроизводительному компьютеру пришлось обработать более 950 часов видеозаписей.
Результаты были ошеломляющими: статистические сравнения между анализом трех обученных терапевтов и системой искусственного интеллекта показали поразительный уровень согласия. Система искусственного интеллекта оценивала выражения лица так же надежно, как и человек, но кроме того смогла обнаружить даже самые мимолетные эмоции в пределах миллисекундного диапазона, такие как короткая улыбка или выражение отвращения. Эти типы микровыражений могут быть упущены терапевтами или могут быть восприняты только подсознательно. Таким образом, система искусственного интеллекта способна измерять мимолетные эмоции с более высоким уровнем чувствительности по сравнению с терапевтами-людьми.
Анализ ИИ также выявил нечто довольно неожиданное. Пациенты, которые демонстрировали эмоциональную вовлеченность и улыбались в начале сеанса терапии, реже отказывались от психотерапии, чем люди, которые казались эмоционально не вовлеченными в общение со своим терапевтом. Таким образом, эта «социальная» улыбка может быть хорошим предиктором успеха терапии у человека с симптомами пограничной патологии личности.
«Мы были очень удивлены, обнаружив, что относительно простые ИИ-нейросети могут так надежно соотносить выражения лица с их эмоциональными состояниями», — говорит Мартин Степпан. Таким образом, ИИ может стать важным инструментом в терапии и исследованиях. Системы искусственного интеллекта могут использоваться при анализе существующих видеозаписей научных исследований, чтобы проще и точнее обнаруживать эмоционально значимые моменты в разговоре. «Тем не менее, терапевтическая работа по-прежнему в первую очередь связана с человеческими отношениями и остается человеческой сферой, — говорит Степпан, — По крайней мере, на данный момент».
В помощь службам
В декабре прошлого года британские исследователи опубликовали отчет в JMIR Publications, продемонстрировав значительную клиническую эффективность и показатели выздоровления пациентов благодаря использованию искусственного интеллекта (ИИ) для лечения психического здоровья. Исследование было сосредоточено на данных девяти служб разговорной терапии NHS по всей Англии, в которых приняли участие 64 862 пациента, и стремилось определить, могут ли решения на основе искусственного интеллекта дать возможность практикующим психиатрам более эффективно использовать свое время, одновременно улучшая уход за пациентами. Искусственный интеллект, лежащий в основе этого исследования, известный как Limbic Access был интегрирован в процесс направления и оценки. Limbic Access — это служба самонаправления и электронной сортировки психических заболеваний на базе искусственного интеллекта.
Результаты исследования доказывают,...
