Τεχνητή νοημοσύνη και επεξεργασία φυσικής γλώσσας
Ο τεράστιος όγκος αδόμητης ιατρικής γνώσης που βρίσκεται σε διάφορα έγγραφα, συμπεριλαμβανομένης της επιστημονικής βιβλιογραφίας, των ηλεκτρονικών αρχείων υγείας, των κλινικών σημειώσεων και της τεκμηρίωσης κλινικών δοκιμών, αποτελεί σημαντική πρόκληση για τους ερευνητές που επιθυμούν να την κατανοήσουν και να τη χρησιμοποιήσουν. Η τεχνητή νοημοσύνη και ειδικότερα η επεξεργασία φυσικής γλώσσας μπορούν να διευκολύνουν την αυτόματη ανάλυση της γλώσσας με τρόπο που μιμείται την ανθρώπινη ικανότητα, όπως για παράδειγμα η υποστήριξη στον εντοπισμό και τη διάγνωση ασθενειών, η παροχή προσαρμοσμένων συμβουλών υγείας και η εξατομικευμένη ιατρική.
Ψυχική υγεία και τεχνητή νοημοσύνη
Η ψυχική υγεία αποτελεί πρωταρχικό συστατικό της σύγχρονης δημόσιας υγείας. Παγκοσμίως, οι διαταραχές ψυχικής υγείας αντιπροσωπεύουν το 30% του μη θανατηφόρου φορτίου ασθενειών, υπογραμμίζοντας την κατανομή τους ως κύρια αιτία αναπηρίας κατά τον Παγκόσμιο Οργανισμό Υγείας (ΠΟΥ). Επιπλέον, ο ΠΟΥ εκτιμά ότι η κατάθλιψη και οι αγχώδεις διαταραχές κοστίζουν στην παγκόσμια οικονομία 1 τρισεκατομμύριο δολάρια ετησίως σε απώλεια παραγωγικότητας. Αυτά τα δεδομένα υπογραμμίζουν την κρίσιμη ανάγκη για καινοτομίες στην πρόληψη και τη διαχείριση των συνθηκών ψυχικής υγείας. Ένα μεγάλο μέρος των προβλημάτων ψυχικής υγείας και της διαχείρισής τους λαμβάνει χώρα μέσα στο πεδίο της φυσικής γλώσσας, συμπεριλαμβανομένης της αξιολόγησης συμπτωμάτων και ενδείξεων που σχετίζονται με αυτές τις διαταραχές, καθώς και των διαφόρων μορφών παρεμβάσεων, όπως οι ψυχοθεραπευτικές συνεδρίες. Ο πλούτος των πληροφοριών που ενσωματώνονται σε καταγεγραμμένες κειμενικές εκφράσεις και αλληλεπιδράσεις αποτελεί κρίσιμη πηγή για την έρευνα και τις πρακτικές εφαρμογές στην ψυχική υγεία.
Συνεπώς, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (Natural Language Processing – NLP), ένας τομέας της τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει στους υπολογιστές να χρησιμοποιούν πληροφορίες σε ελεύθερο κείμενο (φυσική γλώσσα) με νόημα, έχει αποδειχθεί χρήσιμο εργαλείο για την υποστήριξη της ψυχικής υγείας. Αυτό επιτυγχάνεται με τον εντοπισμό συγκεκριμένων ψυχικών καταστάσεων, τη δημιουργία chatbots που υποστηρίζουν τα συναισθήματα, την παρακολούθηση της ψυχικής υγείας ατόμων μέσω φορητών συσκευών, τις εφαρμογές κινητών τηλεφώνων και την ανάλυση των κοινωνικών μέσων επικοινωνίας. Ο στόχος είναι ο εντοπισμός των αλλαγών στη συμπεριφορά ή στη διάθεση του ατόμου για να ειδοποιηθεί ο ειδικός όταν απαιτείται συγκεκριμένη παρέμβαση. Αυτά τα εργαλεία χρησιμοποιούν δεδομένα από διάφορες πηγές, όπως κλινικά δεδομένα και δεδομένα από τα κοινωνικά μέσα επικοινωνίας.
Η επιτυχία της ιατρικής τεχνητής νοημοσύνης σχετίζεται στενά με την ανάπτυξη θεμελιωδών αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης και τη διαθεσιμότητα διαφόρων ιατρικών δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων πλούσιων μη επισημασμένων δεδομένων (unlabeled data) και επισημασμένων δεδομένων (labeled data) που έχουν επισημανθεί από ειδικούς. Τα υπάρχοντα ιατρικά μοντέλα φυσικής γλώσσας κυρίως εκπαιδεύονται είτε από την αρχή, είτε προσαρμόζονται από υπάρχοντα γενικά Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (ΜΓΜ), είτε αποκτώνται μέσω πρόσθετων οδηγιών σε φυσική γλώσσα (prompting) ώστε να ευθυγραμμιστούν τα γενικά ΜΓΜ με το ιατρικό πεδίο. Τα ΜΓΜ περιλαμβάνουν, για παράδειγμα, τα GPT-3, GPT-3.5, GPT-4 (το ChatGPT είναι μια εφαρμογή που αναπτύχθηκε με βάση το GPT-3.5 και το GPT-4), το LLaMA, το LLaMA-2 και το PaLM. Τα ΜΓΜ χωρίζονται σε δύο κατηγορίες: ανοικτού κώδικα και κλειστού κώδικα. Τα μοντέλα ανοικτού κώδικα, όπως το LLaMA, μπορούν να εγκατασταθούν σε τοπικά περιβάλλοντα, επιτρέποντας την προσαρμογή με συγκεκριμένα σύνολα δεδομένων ενώ παράλληλα διατηρούν τo απόρρητο των δεδομένων, που είναι πολύ σημαντικό σε τομείς όπως η ψυχική υγεία. Αντίθετα, τα μοντέλα κλειστού κώδικα, όπως το GPT-4 και το PaLM, δεν μοιράζονται την αρχιτεκτονική τους ή τις λεπτομέρειες της εκπαίδευσής τους αλλά φιλοξενούνται από οργανισμούς τρίτων και μπορούν να προσπελαστούν μέσω των ιστοτόπων τους ή μέσω APIs.
Τα ΜΓΜ έχουν τη δυνατότητα να υποστηρίξουν μια ευρεία κλίμακα καθηκόντων στη φροντίδα της ψυχικής υγείας. Αυτά περιλαμβάνουν την ερμηνεία και πρόβλεψη συμπεριφορικών προτύπων, τον εντοπισμό ψυχολογικών παραγόντων άγχους και την παροχή συναισθηματικής υποστήριξης. Με κατάλληλους κανονιστικούς, ηθικούς και προστατευτικούς μηχανισμούς απορρήτου, θα μπορούσαν επίσης να υποστηρίξουν προκαταρκτικές αξιολογήσεις για διαγνωστικές διαδικασίες, τη διευκόλυνση της διαχείρισης ψυχιατρικών διαταραχών και τη βελτίωση θεραπευτικών παρεμβάσεων, όπως η βοήθεια στη βελτίωση της συμμόρφωσης στη θεραπεία.
Υπάρχουν αρκετοί τομείς εφαρμογής των ΜΓΜ στην ψυχική υγεία, όπως η χρήση συνομιλητικών πρακτόρων (conversational agents), που στοχεύουν στη βελτίωση της ικανότητας των μοντέλων να παράγουν ενσυναισθητικές (empathetic) και ευαισθητοποιημένες στο περιβάλλον (context aware) απαντήσεις. Αυτοί οι πράκτορες συνήθως δεν προσαρμόζονται σε συγκεκριμένες ψυχικές διαταραχές, αλλά αντιμετωπίζουν ένα ευρύ φάσμα ψυχικών αναγκών υγείας. Μερικές μελέτες σχεδιάζονται για να αλληλοεπιδρούν απευθείας με άτομα που αναζητούν υποστήριξη για την ψυχική τους υγεία μέσω διάφορων πλατφορμών, όπως προσωπική ψηφιακή συντροφιά, διαδικτυακή συμβουλευτική και συναισθηματική υποστήριξη. Αυτό βοηθά στη μείωση του προβλήματος έλλειψης ειδικών, ενώ βελτιώνει την παροχή φροντίδας.
Το πρόβλημα του απορρήτου
Το απόρρητο αποτελεί ένα σημαντικό πρόβλημα σε πολλές μελέτες λόγω της ευαίσθητης φύσης των δεδομένων που επεξεργάζονται οι εφαρμογές φροντίδας. Η ασφάλεια και η αξιοπιστία αποτελούν θεμελιώδεις απαιτήσεις, ώστε να αποτρέπεται η παραγωγή επιβλαβούς περιεχομένου και να διασφαλίζονται ακριβείς και κατάλληλες απαντήσεις. Χρειάζεται μία ισορροπία ανάμεσα στο όφελος από τη χρήση των ΜΓΜ και στην εξασφάλιση της ασφάλειας και του απορρήτου, δίνοντας ιδιαίτερη έμφαση στην αξιολόγηση των κινδύνων και στη συνεχή προσπάθεια για αξιοπιστία και συνέπεια. Ο αυξανόμενος βαθμός εξάρτησης από την τεχνητή νοημοσύνη για συναισθηματική υποστήριξη ή θεραπευτική καθοδήγηση αποτελεί ένα σημαντικό πρόβλημα, το οποίο εγείρει βάσιμες ανησυχίες για την παραμέληση των πραγματικών συναντήσεων με τους ειδικούς και για τον κίνδυνο υπερεξάρτησης. Αυτό επιδεινώνεται από τις επιπτώσεις του εσφαλμένου ή προκατειλημμένου περιεχομένου, το οποίο μπορεί να επηρεάσει σοβαρά τις αντιλήψεις στα πλαίσια της ψυχικής υγείας.
Είναι έτοιμη η Ιατρική να αντιμετωπίσει τις προκλήσεις και το δυναμικό της τεχνητής νοημοσύνης;
Τα ΜΓΜ, ως μια κατηγορία αλγορίθμων, έχουν επιδείξει εξαιρετικές ικανότητες στη φυσική γλώσσα. Το σύνολο των ικανοτήτων τους συμβαδίζει στενά με τις απαιτήσεις που σχετίζονται με την ψυχική υγεία, υποδεικνύοντας το δυναμικό τους ως βασικά εργαλεία σε αυτόν τον τομέα. Ωστόσο, παρά τα πρώτα στοιχεία που υποδεικνύουν την αποτελεσματικότητα των ΜΓΜ στην ενίσχυση της φροντίδας της ψυχικής υγείας, υπάρχουν κενά μεταξύ της τρέχουσας κατάστασής τους και της πραγματικής κλινικής εφαρμογής. Κύριοι τομείς βελτίωσης που θα μπορούσαν να συμβάλουν στην πλήρη αξιοποίηση των ΜΓΜ είναι η εξασφάλιση της ακρίβειας, της αξιοπιστίας και της ασφάλειάς τους. Αυστηρές διαδικασίες αξιολόγησης είναι ουσιώδεις για την αξιολόγηση της επίδοσης των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, ιδιαίτερα σε κρίσιμους τομείς όπως η διάγνωση ψυχικής υγείας, ο σχεδιασμός θεραπείας και η παρακολούθηση των ασθενών. Η προτεραιότητα στη διατήρηση του απορρήτου, της ασφάλειας και των ηθικών προτύπων των ασθενών είναι ζωτικής σημασίας στις εφαρμογές ψυχικής υγείας. Προκειμένου τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης να λειτουργούν ως αξιόπιστοι κλινικοί βοηθοί που μπορούν να εφαρμοστούν στην πράξη, αναμένεται να επεξεργάζονται ευαίσθητες προσωπικές και υγειονομικές πληροφορίες· για τον λόγο αυτόν, η αυστηρή τήρηση των νόμων προστασίας δεδομένων είναι απαραίτητη.
Τα συστήματα που βασίζονται στον διάλογο, ιδιαίτερα αυτά που σχετίζονται με τη φροντίδα της ψυχικής υγείας, απαιτούν προηγμένες ικανότητες στον συλλογισμό και την ενσυναίσθηση (empathy) έτσι ώστε να προσφέρουν την κατάλληλη ανάλυση των δηλώσεων που παρέχουν οι χρήστες και την παροχή κατάλληλων ανταποκρίσεων. Η έρευνα θα πρέπει επίσης να επικεντρωθεί στην ανάπτυξη ενός ενιαίου πλαισίου αξιολόγησης και μέτρων επικύρωσης για την αξιολόγηση των εξηγήσεων των ΜΓΜ στην ψυχική υγεία.
Η αξιολόγηση της εμπιστοσύνης των εξηγήσεων που παράγονται από τα ΜΓΜ είναι κρίσιμη
Τα ΜΓΜ μπορεί να παράγουν εξηγήσεις που είναι υπερβολικά απλοϊκές ή παραπλανητικές, με αρνητικές συνέπειες στην ποιότητα των παρεμβάσεων στην ψυχική υγεία. Είναι ουσιώδες να αξιολογηθούν προσεκτικά οι εξηγήσεις που παράγονται από τα ΜΓΜ προκειμένου να διασφαλιστεί η αντιστοιχία τους με την εδραιωμένη κλινική γνώση. Τα ΜΓΜ μπορεί να βοηθήσουν στην παροχή πληροφοριών, αλλά δεν θα πρέπει να αντικαταστήσουν τον ανθρώπινο παράγοντα της συμβουλευτικής ιατρικής προκειμένου να παρέχει εξατομικευμένη καθοδήγηση και να προσαρμόζει τις παρεμβάσεις στις μοναδικές ανάγκες του ατόμου, πόσο μάλλον που αυτές αφορούν την ψυχική του υγεία.
Τα ΜΓΜ οφείλουν να διαθέτουν την ενσυναίσθηση και την κατανόηση που μπορούν να παρέχουν οι ανθρώπινοι σύμβουλοι, προκειμένου να διευκολύνουν μια πιο αποτελεσματική συμβουλευτική. Η ενισχυτική μάθηση (reinforcement learning) σε συνδυασμό με μεγάλα μοντέλα γλώσσας μπορεί να βελτιώσει τη δυνατότητα ενός καλύτερου συστήματος διαλόγου και να ενισχύσει τις στρατηγικές συμβουλευτικής. Όταν τα μοντέλα γλώσσας αντιμετωπίζουν δυσκολία στην κατανόηση των προθέσεων του χρήστη, μπορούν κατά λάθος να δημιουργήσουν επιβλαβείς ή μισαλλόδοξες αποκρίσεις. Είναι απαραίτητο λοιπόν να χρησιμοποιηθεί η κατανόηση του περιεχομένου για να αναγνωριστούν οι αιτίες των ψυχικών προβλημάτων, οι οποίες μπορεί να χρησιμοποιηθούν για να διευκολύνουν τη δημιουργία συνομιλητικών chatbots με ανθρώπινη ενσυναίσθηση. Τα ΜΓΜ αντιπροσωπεύουν έναν υποσχόμενο τομέα στην ψυχική υγεία, αλλά πρέπει να προσεγγιστούν με προσοχή και σεβασμό προς τις ηθικές αρχές. Ο ρόλος τους πρέπει να είναι εκείνος της υποστήριξης των ειδικών, επισημαίνοντας τις μοναδικές ικανότητες των ειδικών στον τομέα.
Η κυρία Σοφία Ανανιάδου είναι Καθηγήτρια Τμήματος Πληροφορικής του Πανεπιστημίου του Manchester και Eρευνήτριας της Μονάδας «Αρχιμήδης» του Ερευνητικού Κέντρου «Αθηνά»
