Возможности отслеживания пациентов методами искусственного интеллекта в психиатрической практике

Мы проверяем возможности применения методов искусственного интеллекта для анализа пациентов в психиатрии: выявления поведенческих изменений двигательной активности и определение потенциально значимых клинических маркеров.

Описание проекта

Интеграция методов искусственного интеллекта в психиатрическую практику является одним из наиболее актуальных направлений развития современных медицинских технологий. Применение автоматизированных систем открывает возможности для тщательного наблюдения за пациентами, мониторинга их безопасности, психического состояния, сбора данных и их дальнейшего анализа с целью выявления закономерностей.

Автоматизация процесса наблюдения позволяет фиксировать состояние пациента в разные моменты времени, а также различные изменения в поведении, походке, мимике, микродвижениях, которые могут являться клиническими маркерами при определенных психических расстройствах и отклонениях. Накопление, обработка и анализ данных позволяет создать основу для дальнейших исследований и разработки персонализированных решений и повышения объективности диагностики. Актуальность исследования обусловлена необходимостью: объективизации определения диагнозов пациентов, автоматизации наблюдения за пациентами на длительных временных интервалах, выявления поведенческих паттернов, изменений двигательной активности, жестов, поз, эмоций человека.

Целью данного исследования стал анализ технологических возможностей трекинга с применением методов компьютерного зрения и машинного обучения в области психиатрии, выявление преимуществ и недостатков, а также возможных методов реализации.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи: изучение методов и программных библиотек для обнаружения и отслеживания человека в кадре, анализ возможностей применения технологий компьютерного зрения для отслеживания пациента, выявление преимуществ и недостатков применения ИИ в психиатрической практике, определение и оценка дальнейших перспектив развития технологий в данной сфере. 

На основе примененных методов ведется анализ, применяются метрики оценки качества и визуализация. Возможные сценарии использования включают: долгосрочный мониторинг пациента в стационаре, выявление аномальных состояний, поддержка диагностики, интеграция с системами безопасности.  Преимущества применения подходов: непрерывный мониторинг, объективность в данных отслеживания, раннее выявление изменений, оценка эффективности терапии на дистанции, автоматическое документирование изменений. Недостатки: зависимость от качества видеоданных, возможность перекрытия пациента другими объектами, отсутствие контекста изменений и вследствие риск ложных срабатываний, высокая стоимость внедрения и необходимость валидации психиатрами.

Методы ИИ позволяют создавать системы для наблюдения, анализа видеоданных пациентов, извлечения характеристик с целью выявления скрытых закономерностей в поведении. Перспективы развития включают в себя интеграцию мультимодальных данных, например, добавление аудиоданных для разработки полноценной системы помощи принятия решений по диагнозам.

Наибольшее внимание в исследованиях следует уделять методам кластеризации и классификации, поскольку они помогают выявлять скрытые закономерности и небольшие отклонения в поведении, позах, движении пациентов, однако успешное внедрение требует учета технических ограничений и сохранения ведущей роли врача в принятии решений. ИИ должен рассматриваться как инструмент поддержки специалиста, а не его замена. Полученные данные могут быть использованы для поддержки диагностики и мониторинга состояния пациентов, а также служить основой в дальнейших исследованиях и проработке методов.

Организация

МГЮА им. О.Е. Кутафина

Авторы проекта

Материалы