Najnowsze badania sugerują, że modele predykcyjne oparte na sztucznej inteligencji w psychiatrii wykazują dokładność w ramach prowadzonych badań, ale nie są w stanie dostarczyć wiarygodnych prognoz poza tymi konkretnymi kontekstami. Badanie przeprowadzone przez badaczy z Uniwersytetów w Kolonii i Yale podkreśla bardzo zależny od kontekstu charakter tych modeli. Połączenie danych z różnych badań nie poprawiło też predykcyjnych zdolności modeli. Badania skupiały się na precyzyjnej psychiatrii i miały na celu wykorzystanie modeli opartych na sztucznej inteligencji do terapii i leków personalizowanych. Jednak wyniki studium wskazują, że konieczne są dalsze badania w celu poprawienia ogólnego zastosowania i odporności tych modeli na codzienną praktykę kliniczną.
Według Josepha Kambeitza, profesora psychiatrii biologicznej, celem jest skuteczniejsze leczenie pacjentów z problemami zdrowia psychicznego za pomocą modeli opartych na sztucznej inteligencji. Choć początkowe badania wykazały obiecujące wyniki w dziedzinie sztucznej inteligencji, badanie podkreśla potrzebę udowodnienia niezawodności i bezpieczeństwa tych modeli w różnych kontekstach i lokalizacjach.
Zespół badawczy przyznaje, że ograniczona zdolność uogólniania tych modeli AI stanowi istotne wyzwanie dla praktyki klinicznej. Uważają, że konieczne są dalsze badania z udziałem większych grup pacjentów i zestawów danych, aby poprawić ogólną dokładność i przydatność modeli AI w psychiatrii.
W miarę wzrostu zapotrzebowania na terapie celowane i spersonalizowane leki, wyniki tego badania podkreślają znaczenie rozwiązywania ograniczeń modeli sztucznej inteligencji w opiece psychiatrycznej. Przeprowadzając bardziej wszechstronne badania i doskonaląc modele, potencjał postępu w dziedzinie precyzyjnej psychiatrii może zostać zrealizowany.
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl