Dubluri digitale bazate pe inteligență artificială pentru formarea viitorilor specialiști în sănătate mintală
Cercetătorii de la Universitatea din Pennsylvania, Universitatea New York și Consorțiul de Date Lingvistice de la Penn au obținut un grant de 4 milioane de dolari pe o perioadă de doi ani de la Wellcome Trust pentru a dezvolta o platformă scalabilă, alimentată de inteligență artificială, pentru instruirea clinicianilor în domeniul sănătății mintale.
Proiectul STELLAR, care reprezintă abrevierea pentru Steering-Vector Enhanced LLM Agents for Realistic Digital Twins in Mental Health, va crea pacienți virtuali, cunoscuți sub denumirea de „dubluri digitale”, sub formă de simulări bazate pe inteligență artificială, ce permit cursanților să exerseze interviuri clinice cu profiluri de pacienți a căror simptome psihiatrice pot fi ajustate cu precizie.
Una dintre provocările educării clinicianilor în sănătatea mintală este pregătirea cursanților pentru complexitatea conversațiilor clinice reale, unde simptomele se pot suprapune, se pot schimba în timp și pot fi exprimate diferit de la o persoană la alta. Scopul STELLAR este de a oferi o modalitate etică și repetabilă pentru cursanți de a simula interviuri cu pacienți dintr-o gamă variată de prezentări simptomatice, medii și scenarii clinice.
„STELLAR reunește date comportamentale, expertiză clinică și inteligență artificială pentru a pune o întrebare foarte practică”, afirmă Sharath Chandra Guntuku, cercetător asociat profesor în știința calculatoarelor și informației în cadrul Penn Engineering și unul dintre liderii proiectului. „Putem construi instrumente de formare care să pregătească mai bine clinicianii pentru diversitatea și complexitatea pacienților?”
„Promisiunea acestei abordări este că putem depăși simulările stilizate și potențial părtinitoare,” adaugă João Sedoc, profesor asistent de tehnologie, operațiuni și statistici în cadrul Școlii de Afaceri Stern de la NYU și alt lider al proiectului. „Dacă putem crea pacienți digitali care simulează expresia simptomelor plauzibile în mod controlabil și evaluăm responsabil, putem îmbunătăți practicile de formare actuale ale clinicianilor cu tipurile de conversații esențiale pentru o îngrijire mai bună în sănătatea mintală.”
Simulările STELLAR nu vor fi copii ale pacienților individuali, ci compozite bazate pe date reale, care pot ajuta clinicianii să exerseze conversații realiste într-un cadru controlat. În formarea în sănătatea mintală, capacitatea de a controla în mod precis simptomele întâmpinate de studenți este deosebit de importantă.
Un cursant ar putea avea nevoie să exerseze interviul cu un pacient cu anxietate ușoară, apoi cu un pacient al cărui anxietate se suprapune cu depresia sau psihoza. STELLAR este conceput să facă posibile aceste variații, permițând cercetătorilor și formatorilor să ajusteze modul în care simptomele apar, intensitatea lor și modul în care interacționează între ele.
În psihiatrie, detaliile experienței simptomatice contează: modul în care cineva descrie suferința, cum se suprapun simptomele, cum se schimbă severitatea în timp și cum contextul influențează interacțiunea clinică.
Pentru a construi aceste simulări, cercetătorii se vor baza pe date clinice din Coorta Neurodezvoltării din Philadelphia, o resursă de cercetare fondată de Penn Medicine și Spitalul de Copii din Philadelphia, care include evaluări psihiatrice și interviuri clinice de la mii de tineri.
Proiectul va utiliza, de asemenea, date din platformele de socializare, unde simptomele de sănătate mintală pot apărea în limbajul cotidian. „Multe simptome de sănătate mintală nu apar doar în medii clinice formale; ele apar și în modul în care oamenii comunică zi de zi, inclusiv online,” subliniază Guntuku.
Simulările pacienților vor fi utile pentru instruirea clinicianilor doar dacă sunt ancorate în discursul clinic real și evaluate ca interacțiuni clinice, nu doar ca dialoguri plauzibile generate de inteligența artificială,” afirmă Neville Ryant, cercetător cu Consorțiul de Date Lingvistice (LDC) de la Penn și lider de proiect pe STELLAR.
„Rolul LDC este de a integra știința vorbirii și limbajului în centrul proiectului: adaptarea instrumentelor de recunoaștere a vorbirii pentru interviuri clinice, crearea de transcrieri și adnotări de înaltă calitate și ajutarea evaluării atât a ceea ce spun simulările, cât și a modului în care o fac,” adaugă Ryant.
„Aceasta include evaluarea limbajului generat de modele, naturalețea vocilor sintetice, cât de bine reflectă acele voci tiparele de vorbire țintă și comportamentul avatarului în timpul interacțiunilor reale cu cursanții.”
Deși STELLAR va folosi inteligența artificială pentru a crea pacienți digitali, succesul proiectului nu depinde doar de performanța tehnică. Simulările trebuie, de asemenea, evaluate de persoanele cele mai capabile să înțeleagă cum ar trebui să se simtă o interacțiune realistă, respectuoasă și utilă.
În acest sens, echipa va implica persoane cu experiență de viață în condiții de sănătate mintală pe parcursul întregului proiect, alături de membri ai familiei și îngrijitori care aduc perspective valoroase în procesul de evaluare.
Feedback-ul lor va ajuta cercetătorii să evalueze dacă simulările reflectă modele reale ale experienței simptomatice, evitând simplificarea sau stereotipizarea pacienților și pregătind cursanții pentru complexitatea, diversitatea și nuanțele conversațiilor clinice reale.
„Implicând indivizi cu experiență de viață pe parcursul proiectului, STELLAR poate ajuta să ne întrebăm nu doar dacă un pacient digital este clinic precis, ci și dacă interacțiunea se simte respectuoasă, realistă și atentă la experiențe care sunt adesea omise,” afirmă Gur.
În cele din urmă, STELLAR ar putea oferi programelor de formare o modalitate scalabilă de a pregăti clinicianii pentru întâlniri cu pacienți mai variate și complexe, inclusiv combinații de simptome care pot fi dificile de întâlnit constant în cadrul formării tradiționale.
„Conectând expresia simptomelor din lumea reală cu simulările digitale controlabile, sperăm să facem formarea clinicianilor mai scalabilă, riguroasă și reprezentativă,” afirmă Guntuku.
