کاربرد هوش مصنوعی در ارزیابی کاربرد مدل های داده های زیستی، زبانی و شبکه های اجتماعی برای بهبود تشخیص و شخصی سازی درمان

این مرور به بررسی پیشرفت های اخیر در کاربردهای هوش مصنوعی (AI) در روان شناسی و روان پزشکی می پردازد و تاثیر آن بر بهبود دقت تشخیص، شخصی سازی درمان و تسهیل مداخله زودهنگام را ارزیابی می کند. بسترهای داده و یافته ها: تمرکز این مقاله بر تحلیل پیشرفته داده های EEG و ECG، تحلیل گفتار و پردازش زبان طبیعی (NLP)، ادغام نشانگرهای زیستی خون و استفاده از داده های شبکه های اجتماعی است. مدل های مبتنی بر EEG با تحلیل های طیفی و ارتباطی، تشخیص افسردگی و اسکیزوفرنی را بهبود داده اند. رویکردهای ECG از طریق HRV بینش هایی درباره تنظیم هیجانی فراهم می کنند. علاوه بر این، چارچوب های تحلیل گفتار با بهره گیری از LLMs و تحلیل نشانگرهای زیستی خون، به ترتیب به تشخیص اختلالات شناختی و تعمیق درک ما از پایه های مولکولی کمک کرده اند. داده های شبکه های اجتماعی پتانسیل نظارت لحظه ای بر سلامت روان را نشان داده اند. با وجود این پیشرفت ها، چالش های مهمی شامل ناهمگونی داده ها، قابلیت تفسیر (Interpretability) و ملاحظات اخلاقی همچنان موانعی برای پذیرش بالینی هستند. پژوهش های آتی باید توسعه مدل های قابل توضیح هوش مصنوعی (XAI)، انطباق با مقررات و ادغام مجموعه داده های متنوع را در اولویت قرار دهند تا تاثیر AI در مراقبت های روان پزشکی به حداکثر برسد.