Останні дослідження свідчать про те, що штучні інтелектуальні моделі прогнозування в психіатрії виявляють точність всередині проведених випробувань, але не забезпечують надійних передбачень за межами конкретних контекстів. Дослідження, проведене співробітниками університетів Кельна і Йельського, висвітлило висококонтекстуальний характер цих моделей. Комбінування даних з різних експериментів також не покращило імовірностей прогнозування моделей. Дослідження, спрямоване на точну психіатрію, спрямовується на використання моделей штучного інтелекту для персоніфікованих терапій та ліків. Проте результати дослідження свідчать про необхідність подальших досліджень з метою покращення загальноприйнятості та надійності цих моделей для щоденного клінічного застосування.
За словами Джозефа Камбеітца, професора біологічної психіатрії, мета полягає у більш ефективному лікуванні пацієнтів з психічними проблемами за допомогою моделей штучного інтелекту. Хоча перші дослідження показали перспективи в галузі штучного інтелекту, дослідження підкреслює необхідність демонстрації надійності та безпеки моделей у різних контекстах та місцях.
Дослідницький колектив визнає, що обмежена загальноприйнятність цих моделей штучного інтелекту є значним викликом для клінічної практики. Вони вважають, що подальші дослідження з використанням більших груп пацієнтів та наборів даних необхідні для покращення загальної точності та застосовності моделей штучного інтелекту в психіатрії.
Оскільки попит на цільові терапії та індивідуалізовані ліки продовжує зростати, результати цього дослідження підкреслюють важливість вирішення обмежень моделей штучного інтелекту в психіатричній догляді. Проведення більш комплексних досліджень та вдосконалення моделей дозволить реалізувати потенціал розвитку в галузі точної психіатрії.
The source of the article is from the blog jomfruland.net