شناسایی و رتبه بندی اثرات بکارگیری هوش مصنوعی در اختلالات روانی (استرس و افسردگی) در مراجعه کنندگان به کلینیک های روانشناسی و مشاوره استان کهگیلویه و بویراحمد

هدف تحقیق شناسایی و رتبه بندی اثرات بکارگیری هوش مصنوعی در اختلالات روانی (استرس و افسردگی) در مراجعه کنندگان به کلینیک های روانشناسی و مشاوره استان کهگیلویه و بویراحمد می باشد. این تحقیق از نوع تحلیلی پیمایشی، از نوع تحقیقات مقطعی،از حیث هدف، کاربردی، از نظر مکانی میدانی، از نظر قلمرو زمانی سال ۱۴۰۳ است. جامعه و نمونه آماری ۶۰ نفر از مراجعه کنندگان دچار اختلال روانی استرس و افسردگی به کلینیک های روانشناسی و مشاوره استان کهگیلویه و بویراحمد و همچنین ۱۰ نفر از خبرگان حوزه روانشناسی با سابقه بالای کاری، بصورت تمام شمار می باشد. در این تحقیق از روش نمونه گیری هدفمند استفاده شد. با استفاده از پرسشنامه (پرسشنامه مقایسه زوجی) اطلاعات لازم جمع آوری و با استفاده از نرم افزار میک مک (MICMAC) مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. یافته ها حاکی از آن است که، افزایش تشخیص زودهنگام برای مداخله موثر، ارائه دسترسی دائمی به پشتیبانی، به ویژه در مناطقی که دسترسی فوری به خدمات مراقبت های بهداشت روانی ندارند، افزایش کارایی و دقت در نظارت بر بیمار از راه دور، افزایش مشارکت بیمار و پایبندی به برنامه های درمانی با گجت هوشمند، کاهش حجم کار اداری روانپزشکان و مشاوران و در نتیجه ایجاد زمان اضافی برای مراقبت از بیمار، امکان گسترش دامنه درمانی فراتر از جلسات حضوری بصورت آنلاین و برخط، کاهش خطاها و هزینه های عملیاتی و بهبود ارائه مراقبت های بهداشتی، بهینه سازی استراتژی های درمانی با پیش بینی اینکه کدام مداخلات موثرتر هستند از اثرات بکارگیری هوش مصنوعی در اختلالات روانی (استرس و افسردگی) در مراجعه کنندگان به کلینیک های روانشناسی و مشاوره استان کهگیلویه و بویراحمد می باشد. می توان نتیجه گرفت که مابقی در سطوح پایین و کمتری هستند. این تحقیق نشان داد که متخصصان مراقبت های بهداشتی همچنان نقش مهمی ایفا خواهند کرد. یک رویکرد مشترک با تخصص انسانی و هوش مصنوعی می تواند مراقبت از بیمار را بهبود بخشد. این همکاری می تواند منجر به بهبود مدیریت بیمار شود، جایی که هوش مصنوعی به شناسایی علائم و حمایت از تصمیم گیری مبتنی بر شواهد کمک می کند. پتانسیل هوش مصنوعی در تشخیص و درمان بیماری های روانی مانند استرس و افسردگی بسیار زیاد است. به طور کلی، روش های تشخیصی سنتی، که اغلب بر خود گزارش دهی و ارزیابی های بالینی تکیه می کنند، با چالش هایی مانند انگ، سوگیری مطلوبیت اجتماعی، و تمایل عمومی به تشخیص نادرست مواجه هستند. با این حال، هوش مصنوعی می تواند این چالش ها را با استفاده از داده های رفتاری و زبانی گسترده برای شناسایی شاخص های ظریف مسائل اختلالات روانی (استرس و افسردگی) و به تبع آن سلامت روان کاهش دهد. الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند شرایط را زودتر و دقیق تر تشخیص دهند، در نتیجه از تشدید علائم جلوگیری می کنند و بار سیستم های مراقبت بهداشتی را کاهش می دهند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، اختلالات روانی ، استرس و افسردگی ، مراجعه کنندگان ، کلینیک های روانشناسی و مشاوره