استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص اختلالات روانی: یک مطالعه مروری

این مقاله مروری به بررسی نقش هوش مصنوعی در تشخیص اختلالات روانی پرداخته و کارایی مدل های مبتنی بر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را در تحلیل داده های روان شناختی ارزیابی می کند. هدف اصلی پژوهش، شناسایی توانمندی ها، چالش ها و فرصت های استفاده از الگوریتم های پیشرفته در بهبود دقت، سرعت و کیفیت تشخیص اختلالاتی مانند افسردگی، اضطراب، اسکیزوفرنی و اختلالات دوقطبی است. داده های این مطالعه از تحلیل نظام مند ۵۸ مقاله منتشرشده در بازه زمانی ۲۰۱۰ تا ۲۰۲۴ جمع آوری شده است. نتایج نشان می دهد که مدل های مبتنی بر داده های چندمنظوره (تصاویر مغزی، سیگنال های EEG، داده های صوتی و متنی) دقت تشخیص را تا ۵۹ درصد افزایش داده اند. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) در تحلیل تصاویر مغزی و الگوریتم های پردازش زبان طبیعی (NLP) در شناسایی الگوهای گفتاری بیماران موثر بوده اند. اگرچه چالش هایی مانند کیفیت داده ها، سوگیری مدل ها و نگرانی های اخلاقی وجود دارد، اما استفاده از هوش مصنوعی می تواند موجب تشخیص زودهنگام، کاهش هزینه های درمان و بهبود دسترسی به خدمات روان پزشکی شود. این مطالعه با ارائه پیشنهاداتی برای بهبود کیفیت داده ها، طراحی مدل های قابل فهم تر برای پزشکان و رعایت اصول اخلاقی در استفاده از فناوری های نوین، گامی در جهت ارتقای سلامت روان و افزایش اثربخشی درمان ها برداشته است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، تشخیص اختلالات روانی