Nedavna raziskava kaže, da so modeli napovedovanja v psihiatriji, ki temeljijo na umetni inteligenci, pokazali natančnost znotraj preizkusov, v katerih so bili razviti, vendar ne zagotavljajo zanesljivih napovedi zunaj teh specifičnih kontekstov. Raziskava, ki so jo izvedli raziskovalci z univerz v Kölnu in Yaleu, poudarja močno odvisnost teh modelov od konteksta. Zbiranje podatkov iz različnih preizkusov tudi ni izboljšalo njihovih napovedovalnih sposobnosti. Raziskava, osredotočena na precizno psihiatrijo, si prizadeva uporabiti modele umetne inteligence za personalizirane terapije in zdravila. Vendar rezultati raziskave kažejo, da je potrebno nadaljnje raziskovanje za izboljšanje splošne uporabnosti in robustnosti teh modelov za vsakodnevno klinično uporabo.
Po besedah Josepha Kambeitza, profesorja biološke psihiatrije, je cilj zdravljenje pacientov z duševnimi težavami bolj učinkovito z uporabo modelov umetne inteligence. Čeprav so začetne študije pokazale obet v področju umetne inteligence, raziskava poudarja potrebo po dokazovanju zanesljivosti in varnosti modelov v različnih kontekstih in lokacijah.
Raziskovalna ekipa priznava, da omejena splošna uporabnost teh modelov umetne inteligence predstavlja pomembno oviro za klinično prakso. Verjamejo, da so potrebne nadaljnje raziskave s sodelovanjem večjih skupin pacientov in podatkovnih zbirk, da bi izboljšali celotno natančnost in uporabnost modelov umetne inteligence v psihiatriji.
Ker povpraševanje po ciljno usmerjenih terapijah in individualiziranih zdravilih še naprej narašča, poudarki te študije izpostavljajo pomembnost reševanja omejitev modelov umetne inteligence v psihiatrični oskrbi. Z izvajanjem bolj celovitih raziskav in izpopolnjevanjem modelov je mogoče doseči napredek v področju precizne psihiatrije.
The source of the article is from the blog papodemusica.com