پیش بینی و پایش سلامت روان با مدل های هوش مصنوعی

سلامت روان یکی از مهم ترین ابعاد سلامت عمومی است که اختلال در آن می تواند کیفیت زندگی فردی، عملکرد اجتماعی، بهره وری شغلی و حتی شاخص های توسعه انسانی را تحت تاثیر قرار دهد. در سال های اخیر، افزایش شیوع اختلالاتی مانند افسردگی، اضطراب، فرسودگی روانی، اختلالات خواب و افکار خودآسیب رسان، ضرورت طراحی روش های نوین برای شناسایی زودهنگام و پایش مستمر وضعیت روانی افراد را برجسته کرده است. از سوی دیگر، گسترش فناوری های دیجیتال، شبکه های اجتماعی، تلفن های هوشمند، حسگرهای پوشیدنی و پرونده های الکترونیک سلامت، حجم عظیمی از داده های رفتاری، زبانی، زیستی و اجتماعی را فراهم کرده است. مدل های هوش مصنوعی، به ویژه یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده های چندوجهی، ظرفیت بالایی برای استخراج الگوهای پنهان از این داده ها و پیش بینی وضعیت سلامت روان دارند.هدف این مقاله بررسی نقش مدل های هوش مصنوعی در پیش بینی و پایش سلامت روان، معرفی منابع داده، روش های مدل سازی، کاربردها، مزایا، چالش ها و ملاحظات اخلاقی و حقوقی این حوزه است. روش پژوهش حاضر از نوع مروری–تحلیلی است و با تکیه بر ادبیات علمی موجود، چارچوبی مفهومی برای کاربرد هوش مصنوعی در سلامت روان ارائه می دهد. یافته ها نشان می دهد که مدل های هوش مصنوعی می توانند در تشخیص زودهنگام افسردگی و اضطراب، پایش تغییرات خلقی، پیش بینی خطر خودکشی، تحلیل گفتار و متن، شناسایی الگوهای خواب و فعالیت، و پشتیبانی از تصمیم گیری بالینی نقش موثری داشته باشند. با این حال، چالش هایی مانند سوگیری داده، حریم خصوصی، تفسیرپذیری مدل ها، کیفیت داده ها، امنیت اطلاعات و خطر جایگزینی نادرست قضاوت انسانی با خروجی الگوریتمی همچنان جدی هستند. نتیجه گیری مقاله تاکید می کند که هوش مصنوعی نباید جایگزین متخصصان سلامت روان شود، بلکه باید به عنوان ابزاری کمکی، هوشمند، اخلاق محور و قابل نظارت در کنار روان شناسان، روان پزشکان و نظام سلامت به کار گرفته شود.

کلیدواژه ها:

سلامت روان ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، پردازش زبان طبیعی ، پیش بینی افسردگی ، پایش روان شناختی ، سلامت دیجیتال.