Πρόσφατη έρευνα υποδεικνύει ότι τα μοντέλα πρόβλεψης που χρησιμοποιούν AI στη ψυχιατρική έχουν επίδοση στις δοκιμές στις οποίες αναπτύχθηκαν, αλλά αποτυγχάνουν να παρέχουν αξιόπιστες προβλέψεις έξω από αυτά τα συγκεκριμένα πλαίσια. Η μελέτη, που πραγματοποιήθηκε από ερευνητές από τα πανεπιστήμια της Κολωνίας και του Yale, υπογραμμίζει την έντονα εξαρτώμενη από το πλαίσιο φύση αυτών των μοντέλων. Η συγκέντρωση δεδομένων από διάφορες δοκιμές δεν βελτίωσε επίσης τις προβλέψεις των μοντέλων. Η έρευνα, που επικεντρώνεται στην ακριβή ψυχιατρική, στοχεύει να χρησιμοποιήσει τα μοντέλα AI για τις εξατομικευμένες θεραπείες και φαρμοκολογικές αγωγές. Ωστόσο, τα ευρήματα της μελέτης υποδεικνύουν ότι απαιτούνται περαιτέρω έρευνες για να βελτιωθεί η γενίκευση και η ανθεκτικότητα αυτών των μοντέλων για την καθημερινή κλινική χρήση.
Σύμφωνα με τον Joseph Kambeitz, καθηγητή Βιολογικής Ψυχιατρικής, στόχος είναι η αποτελεσματικότερη θεραπεία ασθενών με ψυχικά προβλήματα χρησιμοποιώντας μοντέλα AI. Ενώ οι αρχικές μελέτες έχουν δείξει υποσχόμενα αποτελέσματα στον τομέα της AI, η μελέτη τονίζει την ανάγκη απόδειξης της αξιοπιστίας και ασφάλειας των μοντέλων αυτών σε διάφορα πλαίσια και τοποθεσίες.
Η ομάδα ερευνητών αναγνωρίζει ότι οι περιορισμένες δυνατότητες γενίκευσης αυτών των μοντέλων AI αποτελούν σημαντική πρόκληση για την κλινική πρακτική. Πιστεύουν ότι απαιτούνται περαιτέρω έρευνες που θα περιλαμβάνουν μεγαλύτερα δείγματα ασθενών και συλλογές δεδομένων για να βελτιωθεί η συνολική ακρίβεια και εφαρμοσιμότητα των μοντέλων AI στην ψυχιατρική.
Καθώς η ζήτηση για στοχευμένες θεραπείες και ατομικοποιημένα φάρμακα συνεχίζει να αυξάνεται, τα ευρήματα αυτής της μελέτης υπογραμμίζουν τη σημασία της αντιμετώπισης των περιορισμών των μοντέλων AI στη ψυχιατρική φροντίδα. Μέσω περαιτέρω και πιο ολοκληρωμένης έρευνας και εκσυγχρονισμού των μοντέλων, μπορεί να επιτευχθεί ο δυναμικός προηγούμενος στον τομέα της ακριβούς ψυχιατρικής.
The source of the article is from the blog lisboatv.pt