18.10.2023Diagnozowanie stanów ze spektrum autyzmu i schizofrenii jest bardzo trudne. Wiele osób neuroatypowych, mimo doświadczania trudności w kontaktach społecznych, może w codziennym życiu radzić sobie stosunkowo dobrze i nawet przez wiele lat nie szukać pomocy specjalistów lub otrzymywać niepełne i błędne diagnozy.
Według badań, około 40 proc. osób z autyzmem cierpi na depresję – często zdarza się, że lekarz poprzestaje na diagnozie depresji, zaś autyzm pozostaje niewykryty. Zwłaszcza kobiety ze spektrum autyzmu mają często niezwykle dobrze rozwinięte umiejętności kamuflowania swoich trudności w funkcjonowaniu społecznym. Jednocześnie bardzo doświadczeni eksperci często potrafią w intuicyjny sposób rozpoznać symptomy w interakcji z daną osobą. Jednak dokładny przebieg takiego intuicyjnego procesu diagnostycznego nadal pozostaje tajemnicą, a jego przeanalizowanie może stanowić kamień milowy w rozwoju narzędzi diagnostycznych.
Do takich zadań można również wytrenować sztuczną inteligencję. Doskonaleniem modeli AI służących m.in. wsparciu diagnostyki zajmować się będzie zespół badawczy “Psychiatria i fenomenologia obliczeniowa” powstały w IDEAS NCBR. Liderem zespołu został dr hab. Marcin Moskalewicz, profesor w Instytucie Filozofii Uniwersytetu M. Curie-Skłodowskiej w Lublinie oraz kierownik Pracowni Filozofii Zdrowia Psychicznego na Uniwersytecie Medycznym w Poznaniu.
Zespół będzie pracował nad koncepcją obliczeniowego modelu opartego o dane mikrofenomenalne, to znaczy bardzo szczegółowe informacje dotyczące subiektywnych przeżyć, umożliwiającym zautomatyzowaną analizę doświadczeń osób neuroatypowych.
– Sztuczna inteligencja jest w stanie przeanalizować bazy liczące tysiące czy wręcz dziesiątki tysięcy wypowiedzi o określonym profilu mentalnym, na przykład pochodzących od osób ze spektrum autyzmu, aby odkryć w nich niedostrzegalne dla człowieka wzorce. Jest też w stanie odnosić treści narracji do owych wzorców wskazując na podobieństwa i różnice, a tym samym stanowić ważne narzędzie pomocnicze w ich rozpoznawaniu – wyjaśnia Marcin Moskalewicz. – Analiza z wykorzystaniem sieci neuronowych może pomóc w zrozumieniu specyfiki tego, w jaki sposób osoby neuroatypowe postrzegają rzeczywistość, np. tego, jak odbierają przebieg interakcji społecznych.
Modele językowe wspierane sztuczną inteligencją mogłyby działać na wielu platformach internetowych, zwłaszcza w sieciach społecznościowych, gdzie użytkownicy publikują dużo osobistych treści i gdzie za ich zgodą dane te mogłyby być analizowane.
– W przypadku stosowania narzędzi opartych o AI niezbędna jest świadoma zgoda jak również poszanowanie światopoglądu. Psychiatria i psychologia kliniczna nie mogą być tylko „evidence-based”, muszą być także „values-based” – zauważa Marcin Moskalewicz.
– Każdy z nas zostawia ślad w sieci, na który możemy spojrzeć jak na nasz cyfrowy fenotyp. Badanie takich fenomenalnych śladów cyfrowych pozwala wychwycić zarówno cechy zobiektywizowane, jak i te mające szczególną wartość dla pacjenta, a dotyczące jego odczuć i postrzegania sensów – dodaje badacz. – W diagnostyce zdrowia psychicznego kluczowe są nie tylko relatywnie łatwo uchwytne zmiany zachowania, ale również powierzchniowo niewidoczne przeżycia wewnętrzne. Dane pozyskane w badaniach jakościowych i mikrofenomenologicznych są nieporównywalnie bardziej szczegółowe niż te zbierane ad hoc. To od wartości tych danych początkowych zależy w dużej mierze jakość uzyskanego efektu końcowego.
Możliwe, że dzięki sztucznej inteligencji badaczom i diagnostom uda się lepiej zrozumieć, w jaki sposób osoby neuroatypowe postrzegają świat.
– Wprowadzenie na pełną skalę perspektywy pacjenta może przewartościować postrzeganie wielu tzw. zaburzeń psychicznych – dodaje lider nowego zespołu badawczego w IDEAS NCBR. – Czy autyzm jest zaburzeniem, czy tylko pewną strategią poznawczą, która w zależności od kontekstu społecznego niesie ze sobą zarówno trudności, jak i przewagi? Nawet urojenia mogą być źródłem sensu dla pacjentów, pojawiają się wręcz pytania bioetyczne czy traktować je jako fałszywe przekonania, czy może zmienić perspektywę i spojrzeć na nie po prostu jako na alternatywne formy przeżywania niewymagające leczenia? Możliwe, że wprowadzenie AI do diagnostyki pomoże w przyszłości to określić.
Zespół interesują także dylematy bioetyczne związane z zastosowaniem AI w terapii. Obecnie prowadzi eksperyment in silico dotyczący roli uprzedzeń poznawczych w interakcji ludzi z botami terapeutycznymi.
Aktualnie Marcin Moskalewicz prowadzi rekrutację do swojego zespołu badawczego. Zobacz oferty pracy w IDEAS NCBR
Polecamy także odcinek podcastu „Szerszy Kontekst AI”, w którym z Marcinem Moskalewiczem i Moniką Suchowierską-Stephany rozmawialiśmy o wyzwaniach w diagnostyce autyzmu i o tym, jak może w niej pomóc sztuczna inteligencja.