Nový výzkum naznačuje, že umělou inteligenci napájené prediktivní modely v psychiatrii prokazují přesnost ve zkouškách, ve kterých byly vyvinuty, ale selhávají při poskytování spolehlivých předpovědí mimo tyto konkrétní kontexty. Studie provedená výzkumníky z univerzit v Kolíně a na Yaleově univerzitě zdůrazňuje výrazně kontextově závislou povahu těchto modelů. Slučování dat z různých zkoušek také nezlepšilo předpovědní schopnosti modelů. Výzkum se zaměřuje na precizní psychiatrii a má za cíl využít umělé inteligence pro personalizované terapie a léky. Nicméně závěry studie naznačují, že je potřeba dalšího výzkumu k zlepšení obecnosti a odolnosti těchto modelů pro každodenní klinické použití.
Podle Josepha Kambeitze, profesora biologické psychiatrie, je cílem léčit pacienty s duševními problémy účinněji pomocí umělých inteligentních modelů. Zatímco počáteční studie ukázaly naději v oblasti umělé inteligence, studie zdůrazňuje potřebu prokázání spolehlivosti a bezpečnosti modelů v různých kontextech a lokalitách.
Výzkumný tým uznává, že omezená obecnost těchto umělých inteligentních modelů představuje významnou výzvu pro klinickou praxi. Věří, že je nezbytné provést další výzkumy zahrnující větší skupiny pacientů a soubory dat, aby se zvýšila celková přesnost a použitelnost umělých inteligentních modelů v psychiatrii.
S narůstajícím požadavkem na cílené terapie a individualizované léky zdůrazňují závěry této studie důležitost řešení omezení umělých inteligentních modelů v psychiatrické péči. Prostřednictvím provádění více komplexního výzkumu a zdokonalování modelů je možné dosáhnout pokroku v oblasti precizní psychiatrie.
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br