정신 건강을위한 AI는 스탠포드 대학교의 흥미로운 새로운 이니셔티브를 통해주의 깊게 분석됩니다.

AI4MH의 첫 출시는 2025 년 4 월 15 일에 열렸으며, 유명한 정신과 의사이자 신경 과학자 인 Luminary Dr. Tom Insel은 킥오프 스피커로 일했습니다. Insel 박사는 정신 건강 연구 및 기술 분야의 뛰어난 작업으로 유명하며 NIMH (National Institute of Mental Health)의 이사로 재직했습니다. 그는 또한 첨단 기술을 정신 건강 관리에 혁신적으로 통합하는 여러 회사를 설립 한 것으로 유명합니다.

AI 혁신에 대한이 분석은 다양한 영향력 AI 복잡성을 식별하고 설명하는 것을 포함하여 AI의 최신 Forbes 열 범위의 일부입니다 (여기 링크 참조).

AI와 정신 건강의 성장 영역

정신 건강에 대한 AI에 대한 나의 보도에 익숙한 독자들은 내가 빠르게 진화하는 주제의 기본이되는 수많은 중요한 측면을 면밀히 조사하고 검토했으며, 수백 개가 넘는 칼럼 게시물에서 그렇게했다는 것을 기억할 수 있습니다.

여기에는 최신 주목할만한 연구 논문을 분석하고 정신 건강 요법을 수행하기 위해 생성 AI 및 LLMS (Lange Language Models)를 사용하는 앱 및 챗봇의 실질적인 유용성을 열렬히 평가하는 것이 포함됩니다. 작년 CBS 60 분 에피소드에 출연하는 것과 같은 발전에 대해 이야기했으며 AI가 정신 건강 관리에 대한 혼란과 변화를 묘사 한 두 개의 인기있는 책으로 분석했습니다.

AI4MH의 스탠포드 의과 대학의 새로운 이니셔티브를 여기에서 공유하는 것은 큰 낙관론 으로이 프로그램이 정신 건강을위한 AI가 어디로 향하고 있고 사회에 미치는 영향을 식별하는 데있어 또 다른 중요한 단계를 제공 할 것으로 예상하고 있습니다. AI4MH를 위해 명확한 사명 선언에 따라 :

• “AI4MH는 책임있는 AI를 만들고 사용하여 정신과 및 행동 장애의 연구, 진단 및 치료를 변화시키는 것을 목표로합니다.이 비전을 달성하기 위해 정신과 적용에 맞게 조정 된 AI 도구를 만듭니다.

정신과 및 행동 과학 교수 (주요 실험실 및 인큐베이터), Ehsan Adeli, 정신과 및 행동 과학 조교수 (공중 정신 건강 및 인구 과학), Carolyn Rodriguez, Carolyn Rodriguez, Carolyn Rodriguez, Carolyn Rodriguez, Carolyn Rodriguez, Carolyn Rodriguez, Carolyn Rodriguez, Carolyn Rodriguez, Ehsan Adeli, Ehsan Adeli, Ehsan Adeli, Ehsan Adeli 박사를 포함하여 취임 행사에서 만난 AI4MH의 주최자에게 감사드립니다. 그리고 다른 사람들은이 중요한 이니셔티브를 진행하는 것에 대한 그들의 비전과 단호한 열정으로 인해.

기조 연설은 무대를 설정합니다

대화 중에 Insel 박사는 정신 건강 관리를위한 AI의 현재 상태를 묘사하고 역동적 인 필드가 어디로 향하고 있는지 통찰력으로 탐색하여 무대를 신중하게 설정했습니다. 그의 발언은 내가 반복적으로 촉구 한 중요한 지적, 즉 정신 건강 관리에 대한 우리의 기존 접근 방식이 부적절하게 부적절하며 현재 수행중인 것을 다시 생각하고 재구성해야한다는 점을 확립했습니다.

정신 건강 관리에 대한 수요가 증가하는 것은 천문학적이지만, 품질 치료사와 정신 건강 고문의 이용 가능하고 접근 가능한 공급은 수많은 측면에서 너무 불충분합니다.

나는이 직관적 인 장착 문제에 대한이 직관적 인 감각이 Insel 박사에 의해 체계화되고 잘 구조화 된 5 가지 주요 요인으로 바뀌 었다는 것을 좋아했다.

• (1) 진단
• (2) 참여
• (3) 용량
• (4) 품질
• (5) 책임 성

나는 그 필수 요소의 유사성을 되 살릴 것입니다.

다섯 가지 요소가 설명되었습니다

진단을 핵심 요소로 시작하면 정신 건강 진단이 다른 가정보다 훨씬 느슨하다는 것을 발견하는 것은 놀라운 일입니다. 평신도는 정밀하고 완전히 계산 가능한 수단이 Ironclad N도에 정신 건강 진단을 생성하는 것으로 가정하는 경향이 있습니다. 이것은 사실이 아닙니다. DSM-5 표준 가이드 북을 숙독하면 진단 행위를 뒷받침하는 위도와 부정확성이 많이 있음을 빨리 알게 될 것입니다. 상승진은 진단을 수행 할 때 명확성이 부족하다는 것입니다. 우리는 이것이 훨씬 더 엄격하고 신뢰성이 필요한 심각한 문제라는 것을 인식해야합니다.

DSM-5에 대한 자세한 내용과 AI 기반 정신 건강 진단을 수행하는 동안 생성 AI가 가이드 북 내용에 어떻게 의지하는지 살펴 보려면 여기 링크를 참조하십시오.

두 번째 핵심 요소는 참여를 수반합니다.

거래는 이것입니다. 정신 건강 관리가 필요하거나 원하는 사람들은 종종 정신 건강 관리 자원에 쉽게 접근 할 수 없습니다. 이는 비용, 물류 및 경제 및 공급/수요 고려 사항에 기인 할 수 있습니다. Insel 박사는 치료로부터 혜택을받을 수있는 사람들의 60%가 정신 건강 관리를받지 못하므로 상당한 비율의 사람들이 도움을받지 못한다는 통계를 지적했습니다. 그것은 긴밀한 조사와 결의를 해결해야 할 과밀한 조사를받을만한 문제입니다.

관련 요소는 용량이며, 5 개 중 세 번째는 나열되어 있습니다.

우리는 관련 시설과 함께 정신 건강 관리에 대한 기존 및 증가하는 요구를 충족시키기에 충분한 치료사 및 정신 건강 전문가가 없습니다. 예를 들어, 미국에서 다양한 출판 된 수는 약 200,000 명의 치료사와 아마도 100,000 명의 심리학자가 있으며, 약 3 억 5 천만 명의 인구를 지원합니다. 그 비율은 그것을 줄이지 않을 것이며, 실제로 연구에 따르면 정신 건강 관리 전문가를 연습하는 것은 과로하고 스트레스를 많이 받고 때때로 치료의 질을 손상시킬 수있는 작업 부하를 쉽게 관리 할 수 ​​없다는 것을 나타냅니다.

치료사가 어떻게 AI를 연습을 강화하는 수단으로 AI를 사용하는지에 대한 나의 범위에 대해서는 고객에게 더 집중하고 강화 된 작업량에 현명하게 대처할 수 있도록 여기에서 링크를 참조하십시오.

네 번째 요소는 품질입니다.

다른 요인들로부터 품질이 어떻게 비밀리에 언급 될 수 있는지 분명하게 볼 수 있습니다. 치료사가 시간이 빡빡하고 가능한 한 많은 환자를 보려고한다면 가능한 많은 사람들의 정신 건강 관리를 극대화하려고한다면, 품질이 높아질 확률은 비교적 분명합니다. 전반적으로, 최상의 의도가 있어도 품질은 종종 조각화되고 에피소드입니다. 또한 일종의 반응성 품질 현상이 있는데, 이는 품질이 고통 받고 있다는 사실을 깨닫고 단기적인 품질 향상이 발생하지만, 이것은 곧 어지러워지고 나머지 제한적인 인프라가 자기 적으로 자력적인 품질 수준으로 되돌아갑니다.

정신 건강 관리와 관련하여 AI를 사용하여 품질을 향상시키는 방법에 대한 분석은 여기 링크를 참조하십시오.

책임은 다섯 번째 요소입니다.

전설적인 경영진 전문가 Peter Drucker에 기인 한 유명한 인용문이 측정되는 것이 관리되고 있다고합니다. 그 지혜의 결론은 측정되지 않는 것이 잘 관리되지 않도록한다는 것입니다. 정신 건강 관리도 마찬가지입니다. 전반적으로 정신 건강 요법과 관련된 결과에 대한 희소 데이터가 있습니다. 더 나쁜 것은 아마도 증거 기반 정신 건강 관리의 채택은 얇고 치료의 효능과 관련된 큰 그림에 대해 어둠 속에 우리를 떠납니다.

정신 건강 데이터를 수집하고 증거 기반 치료를 유발하는 수단으로 AI에 대한 나의 논의는 여기 링크와 링크를 참조하십시오.

AI를 사진에 가져옵니다

이 대화는 오늘날 정신 건강 관리와 관련하여 우리가 거의 깨진 시스템을 가지고 있으며, 우리가 그것에 대해 규모로 무언가를하지 않으면 예후가 상황이 더욱 악화 될 것이라는 점을 분명히 밝히는 데 도움이되었습니다.

정신 건강 요구의 쓰나미가 우리를 향해 향하고 있습니다. 정신 건강 요법 Flotilla는 현재 부유 한 Flotilla는 그것을 처리 할 준비가되어 있지 않으며 그대로 물 위에 거의 보관하고 있습니다.

무엇을 할 수 있습니까?

얽힌 기회 중 하나는 현대 AI 사용을 포함합니다.

Advanced Generative AI 및 LLM의 출현은 이미 전반적으로 정신 건강 조언에 현저하게 영향을 미쳤습니다. 사람들은 정신 건강 문제에 대한 생성 AI와 매일 컨설팅하고 있습니다. 하버드 비즈니스 리뷰 에 포함 된 것과 같은 최근의 연구에 따르면 생성 AI의 #1 사용은 이제 치료 관련 조언을위한 것임을 나타냅니다 (다가오는 게시물에서는 계속 지켜봐 주시기 바랍니다).

우리는 정신 건강 목적을 위해 생성 AI의 사용이 얼마나 널리 퍼져 있는지에 대한 엄격한 수치는 없지만, 인구 수준의 측면을 탐색 할 때, 예를 들어 4 억 개의 매주 ChatGPT 사용자가 있으며, 의인성 Claude, Google Gemini, Meta Llama 등과 관련된 1 억 명의 다른 사용자가있을 가능성이 있음을 알고 있습니다. 여기 링크.

왜 AI가 이것을 위해 인기 있는가

사람들이 정신 건강 측면을 위해 생성 AI로 전환한다는 것은 매우 의미가 있습니다. 생성 AI 앱의 대부분은 자유롭게 사용할 수 있으며 24/7을 사용할 수 있으며 지구의 어느 곳에서나 사용할 수 있습니다. 몇 분 안에 계정을 만들고 즉시 광범위한 정신 건강 측면에서 대화를 시작할 수 있습니다.

이러한 사용 편의성 특성은 인간 치료사를 찾고 사용해야합니다. 먼저, 치료사를 찾아서 선호도에 적합한 여부를 결정해야합니다. 다음으로 서비스에 대한 계약을 체결하고, 치료사와 대화하기위한 일정, 치료사를 이용할 수있을 때 제약 조건을 처리하고, 치료사 사용 비용 등을 재정적으로 처리해야합니다. 인간 치료사 사용과 관련된 상당한 양의 마찰이 있습니다.

현대 AI는 거의 마찰이 없습니다.

문제에 더 많은 것이 있습니다.

사람들은이 목적을 위해 AI를 사용하는 것과 관련된 익명 성을 좋아하는 경향이 있습니다. 만약 당신이 인간 치료사를 찾았다면, 당신의 정체성은 알려질 것이고, 동료 인간은 당신의 가장 깊은 비밀을 가질 것입니다. AI 사용자는 자신이 본질적으로 AI의 익명이며 AI는 다른 사람에게 개인 정신 건강 고려 사항을 밝히지 않을 것이라고 가정합니다.

또 다른 각도는 AI와 대화하는 것이 일반적으로 인간 치료사와 그렇게하는 것보다 훨씬 쉽다는 것입니다. AI는 AI 제작자들이 지나치게 수용하도록 조정되었습니다. AI가 압도적이면 사용자가 다른 공급 업체의 AI를 활용할 수 있도록 사용자를 충성도 유지하기 위해 부분적으로 수행됩니다.

판단은 큰 차이를 만드는 숨겨진 고려 사항입니다. 이렇게됩니다. 당신은 인간 치료사를 봅니다. 세션 동안, 당신은 아마도 치료사가 눈썹을 올리거나 목소리의 거친 톤으로 당신을 판단하고 있다는 내장적인 감각을 얻습니다. 치료사는 당신의 얼굴에 대한 판단을 명시 적으로 표현할 수 있습니다.

AI를 사용할 때는 일반적으로 발생할 가능성이 없습니다.

대부분의 생성 AI 앱의 기본 모드는 당신을 판단하지 않아도된다는 것입니다. 다시 말하지만,이 튜닝은 AI 제조업체의 지시에 따라 수행됩니다 (관심이 있으시면 여과되지 않은 생식 AI가 사용자에게 말할 수있는 내용은 다음과 같습니다. 여기 링크에서 내 분석을 참조하십시오).

AI를 사용하는 사용자는 완전히 판단되지 않을 수 있습니다. 물론, 그것이 정신 건강 조언을 수행하는 적절한 방법인지 여부를 주장 할 수 있지만 그럼에도 불구하고 요점은 사람들이 AI의 비 판단 구역을 소중히 간직 할 가능성이 높다는 것입니다.

주목할만한 바와 같이, 나는 당신이 AI가 더“판단 적”이라는 것을 쉽게 자극하고 정신 건강에 대해 더 내성적 이어질 수 있음을 보여주었습니다. 그런 의미에서, AI는 적절한 정신 건강 평가 및지도와 일치하지 않는 모든 즐거운 모드에 빠지거나 붙어 있지 않습니다.

사용자는 AI를 스스로 선호하는대로 쉽게 지시하거나 동일한 기능 변경을 제공 할 수있는 맞춤형 GPT를 사용할 수 있습니다. 여기서 링크를 참조하십시오.

AI 사용과 관련된 균형

이러한 맥락에서 AI를 사용하는 것은 구세주 그 자체가 아니지만 여러 가지 중요한 방식으로 큰 상승을 제공합니다. 내가 묻는 반복적 인 질문이나 qualm은 AI의 다운 사이드 또는 gotchas가 적절한 정신 건강 조언을 전달할 때 사용자를 방해하고 오해 할 수 있는지 여부입니다.

예를 들어, 실제로 AI 제조업체는 라이센스 계약을 통해 AI 제조업체가 일반적으로 AI를 추가로 훈련시키기 위해 데이터를 재사용 할 때 사용자의 입력 된 데이터를 수동으로 검사 할 권리를 보유하고 있으며 여기 링크에서 내 토론을 참조하십시오. 요점은 사람들이 반드시 어떤 종류의 건강 관리 관련 개인 정보 보호 또는 기밀로 입력 한 데이터를 처리하지는 않을 것이라는 점입니다.

또 다른 문제는 소위 AI 환각의 본질입니다. 때때로, 생성 AI는 얇은 공기에서 겉보기에 만들어진 구성을 생성하며, 이는 진실한 것처럼 보이지만 사실에 근거하지 않습니다. 누군가가 정신 건강 조언을 위해 생성 AI를 사용하고 있다고 상상해보십시오. 그리고 갑자기 AI는 그 사람에게 어리석은 일을하도록 지시합니다. 좋지 않습니다. 그 사람은 AI에 의존하고 신뢰감을 키우고 AI 환각이 발생했을 때를 깨닫지 못했을 수도 있습니다.

AI 환각에 대한 자세한 내용은 여기 링크에서 내 설명을 참조하십시오.

우리는이 단점으로 무엇을 만들어야합니까?

첫째, 우리는 목욕물 (오래된 표현)으로 아기를 버리지 않도록주의해야합니다.

이러한 유형의 사용에 대해 AI를 범주 적으로 거부하는 것은 근시적인 것처럼 보일 것입니다. 우리가 지금까지 알고있는 한, 정신 건강 목적을 위해 생성 AI에 대한 준비된 접근은 단점보다 더 큰 것으로 보인다 (이러한 문제에 대해 더 많은 연구와 설문 조사가 환영 받고 실제로 필요하다는 점에 유의하십시오).

또한 AI에는 많은 gotchas를 완화하거나 제거하는 발전이 있습니다. AI 제조업체는 사용자의 요구를 충족시키고 돈을 벌고있는 제품이나 서비스를 유지하려면 상품을 계속 발전시켜야한다는 것을 깨닫기에 충분합니다.

추가적인 비틀기는 AI가 정신 건강 치료사가 정신 건강 관리 툴킷의 필수 도구로 사용할 수 있다는 것입니다. 우리는 환자가 AI 또는 인간 치료사를 사용하는 정신 함정에 빠질 필요가 없습니다. 그들은 공동으로 현명하게 고안된 방식으로 둘 다 사용할 수 있습니다. 기존의 비 AI 접근법은 고전적인 클라이언트 치료사 관계입니다. 나는 우리가 고객 -AI- 치료사 관계로 표시된 새로운 트라이어드에 들어가고 있다고 생각했다. 치료사는 정신 건강 관리 과정에서 AI를 원활하게 사용하고 AI의 능력을 거부하기보다는 포용합니다.

Client-AI-Therapist Triad에 대한 자세한 내용은 여기 링크와 여기의 링크에서 내 토론을 참조하십시오.

나는 미국 심리학자 칼 로저스 (Carl Rogers)의 유명한 말에 기대고있다.“초기 전문 시절에 나는이 사람을 어떻게 치료하거나, 치료하거나, 어떻게 바꾸거나 바꾸는가? 이제 나는 이런 식으로 질문을 표현할 것입니다 : 어떻게이 사람이 그들의 개인적 성장에 사용할 수있는 관계를 제공 할 수 있습니까?”

그 관계에는 AI가 포함됩니다.

결론은 고무적입니다

미래에 대한 상당한 견해 중 하나는 우리가 필연적으로 인간 치료사와 완전히 동등한 정신 건강 요법을 제공 할 수있는 완전히 자율적 인 AI를 가질 것이라는 점입니다. AI는 준비 할 때 인간 치료사가 필요하지 않고 자율적으로 능숙 할 것입니다.

이것은 오늘날의 자율 주행 자동차의 떠오르는 출현을 언급하면서 정신 건강 요법의 길모 또는 동물원에 비유 될 수 있습니다. 미묘한 설명으로, 현재 기존의 자율 주행 차량은 표준 자율성 척도의 레벨 4에 불과하며 아직 최상위 레벨 5에 아직 도달하지 못했습니다. 마찬가지로, 나는 정신 건강을위한 AI가 오늘날의 자율 주행 차의 자율적 수준과 비슷한 수준 4에 도달 할 것이라고 예측했습니다.

정신 건강을위한 AI와 관련된 자율성 수준에 대한 자세한 설명과 프레임 워크는 여기 링크를 참조하십시오.

나는 사과를 사과와 비교할 수 있도록 ROI 기준으로 AI의 사용을 고려해야한다는 Insel 박사의 제안 된 점에 전적으로 동의합니다. 정신 건강 관리가 어떻게 진행되고 있는지에 대한 기존의 quagmire와 관련된 그의 간략한 압박 문제에 따라, 우리는 지금 우리가 가진 것과 비교하여 AI를 측정함으로써 사려 깊은 입장을 취해야합니다.

알다시피, 우리는 AI가 적절하게 고안되고 채택된다면 일반적인 정신 건강 관리 시스템 문제를 극복하는 데 눈에 띄게 도움이 될 수 있음을 알아야합니다. 또한 AI는 새로운 가능성의 문을 열 것입니다. 아마도 우리는 AI가 증거 기반 정신 건강 관리에 도움이 될뿐만 아니라 몇 단계 더 나아가는 것을 알게 될 것입니다.

AI는 영리하게 사용될 때 인간의 마음이 어떻게 작동하는지 해독하는 데 도움이 될 수 있습니다. 우리는 기존 블랙 박스 접근 방식에서 정신 건강을 이해하기 위해 전환하고 정신 건강 문제를 일으키는 내부 작업을 드러 낼 수 있습니다. Insel 박사가 설득력있게 언급했듯이 AI는 DNA가 암에 대한 정신 건강을위한 것일 수 있습니다.

우리는 분명히 정신 건강 관리의 광범위한 혼란과 변화 가운데 분명히 AI는 우리가 정의 할 정신 건강 관리 미래를 향한 놀랍고 흥미로운 촉매제입니다. 우리의 이니셔티브와 에너지를 모두 사용하여 다가오는 AI 채택을 우리 모두에게 혜택으로 정의하고 안내해 봅시다.

위 내용은 정신 건강을위한 AI는 스탠포드 대학교의 흥미로운 새로운 이니셔티브를 통해주의 깊게 분석됩니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!