Статьи Технологии 25.04.2025 в 17:00 comment views icon

Алгоритмы надежды: способен ли искусственный интеллект помочь украинским военным с ПТСР?

author avatar

Тетяна Нечет

Автор новостей

Алгоритмы надежды: способен ли искусственный интеллект помочь украинским военным с ПТСР?
Раздел Технологии выходит при поддержке

Война россии против Украины, которая длится с 2014 года и обострилась после полномасштабного вторжения в феврале 2022 года, оставила глубокий и тяжелый след на психическом здоровье украинцев, в частности военнослужащих. Посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР) стало одной из самых распространенных проблем как среди гражданских, так и тех, кто участвовал в боевых действиях. Еще в 2024 году среди диагнозов «невралгические заболевания, связанные со стрессом» среди бойцов 29% составлял именно ПТСР, сообщало Минобороны.

По состоянию на конец июня 2024 года в Электронной системе здравоохранения зарегистрировано 27 544 украинца с диагнозом посттравматическое стрессовое расстройство. В целом, распространенность ПТСР в Украине в 2023 году составляла около 25%. В дополнение, половина населения (57%) находится в зоне риска развития этого нарушения психического состояния. Среди военных этот показатель может быть еще выше. Что касается гражданских, то после войны психологическая помощь понадобится как минимум 15 млн украинцев, из которых около 3-4 млн будут нуждаться в медикаментозном лечении.

К сожалению, многие не имеют возможности или не хотят обращаться за помощью к специалистам по тем или иным причинам. Но с появлением новых технологий использование искусственного интеллекта (ИИ) для диагностики и терапии ПТСР может стать более удобной и доступной альтернативой визита к психиатру.

Что такое ПТСР, и почему его не стоит недооценивать

Это психическое расстройство, которое развивается после пережитых травматических событий, таких как боевые действия, потеря близких, насилие или постоянное пребывание в стрессе, рождение ребенка. Интересно, что немецкий невролог Герман Оппенгейм первым ввел термин «травматический невроз» 1889 году. Им он описал симптомы, которые были у жертв несчастных случаев во время строительства железной дороги. Тогда туда включали большой спектр симптоматики. Сейчас же этот перечень сузили.

Симптомы ПТСР включают навязчивые воспоминания (флешбеки), кошмары, избегание ситуаций, напоминающих о травме, повышенную тревожность, депрессию и нарушения сна, ощущение гнева или отчужденности к другим людям, слишком сильную реакцию на такие вещи, как громкий звук или случайное прикосновение, ощущение непобедимости. И это только внешние проявления. ПТСР — это не только об эмоциях и психическом состоянии. Он меняет мозг пострадавшего человека.

У украинских военных, которые ежедневно сталкиваются с экстремальными условиями, эти симптомы могут перерасти в хронические, что будет влиять на способность выполнять служебные обязанности, поддерживать социальные связи и адаптироваться к обычной гражданской жизни. По оценкам экспертов, до 20-30% ветеранов боевых действий в Украине могут страдать от ПТСР или связанных с ним расстройств. Но точные цифры установить трудно, поскольку в обществе уже еще существует стигматизация психических проблем, а доступ к качественной психологической помощи довольно ограничен, особенно в зонах конфликта.

Общепринятые способы, такие как когнитивно-поведенческая терапия (КПТ) или медикаментозное лечение, часто требуют значительных ресурсов, много времени и высококвалифицированных специалистов, которых в Украине критически не хватает.

Диагностика посттравматического стрессового расстройства обычно занимает до шести месяцев после получения психической травмы, и за это время может перерасти в хронику. Да и в целом, менее половины людей с психическими расстройствами получают терапию, а те, что получают, имеют в среднем лишь 45 минут в неделю. И вот здесь может пригодиться искусственный интеллект (ИИ). Правильно подобранный умный цифровой помощник может не только облегчить диагностику, но и предложить методы терапии, адаптированные к индивидуальным потребностям. К тому же он доступен круглосуточно и финансово не такой дорогой, как обычный специалист.

От Eliza до Therabot

Искусственный интеллект доказал свою эффективность в медицине. Он умеет анализировать различные медицинские данные (например, историю болезни и медицинские снимки — от УЗИ до КТ) для прогнозирования развития болезни или эффективности лечения туберкулеза и онкологических заболеваний. Несмотря на скепсис 83% считают ИИ полезным.

В контексте психического здоровья ИИ предлагает инструменты, которые позволяют быстрее выявлять расстройства, предоставлять персонализированную терапию и обеспечивать поддержку в режиме реального времени.

В марте текущего года опубликованный первое клиническое испытание терапевтического генеративного ИИ-бота, который показал ту же эффективность, что и человек-эксперт. Команда под руководством психологов из Медицинской школы Гейзеля в Дартмутском колледже разработала инструмент под названием Therabot. Тестирование проводилось на взрослых участниках с депрессией, тревожностью или риском развития расстройств пищевого поведения (РПП).

Им удалось обойти три проблемы:

  1. Терапевтический бот может навредить пациенту из-за неправильных ответов. Поэтому таких ботов разрабатывали с помощью сложного детального программирования: ПО выбирало ответы исключительно из ограниченного хранилища одобренных реакций. Например, так было с ELIZA, программой-психотерапевтом, разработанной в 1960-х. Кстати, именно в честь этого виртуального собеседника назван эффект Элизы. Это была первая программа, созданная для имитации естественной человеческой речи. Однако оказалось, что она создавала у людей иллюзию реального общения. Пользователи неосознанно приписывали Элизе человеческие черты. Разговариваете с ChatGPT как с другом или наставником, имеющим собственный характер? Думаете, что у авто есть «настроение»? Ну, это и есть эффект Элизы в действии. Возвращаясь к теме: такое ограниченное общение, как было в случае с ELIZA, быстро надоедало и люди теряли интерес.
  2. В хороших терапевтических отношениях у пациента и врача должны быть общие цели и желание сотрудничать. А достичь этого с помощью ПО очень сложно. В 2019 году исследователи в Дартмуте пришли к мысли, что генеративный ИИ поможет преодолеть эти препятствия. Они начали создавать ИИ-модель, обученную давать ответы, основанные на доказательствах. Сначала они попытались построить ее на основе общих разговоров о психическом здоровье с интернет-форумов. Затем они обратились к стенограммам реальных сеансов с психотерапевтами. Но на выходе получили бота, который в ответ писал: «Гм-м», «Продолжайте» и «Ваши проблемы возникли из-за отношений с мамой».
  3. Разработчики Therabot также заметили, что большинство терапевтических ИИ-ботов на рынке представляют собой лишь вариации базовых моделей, таких как Llama от Meta, которых обучали преимущественно на интернет-разговорах. Это также создало проблему, особенно в отношении тем, связанных с расстройствами пищевого поведения (например булимия, анорексия, переедание, пикацизм, то есть поедание несъедобных предметов, и другие). Боты оказались подхалимами. Если человек говорил, что хочет похудеть, они начинали поддерживать эту идею. Даже если у пользователя недостаточная масса тела. А человек-терапевт такого бы не сделал.

Для тестирования Therabot исследователи провели восьминедельное клиническое испытание с 210 участниками, которые имели симптомы депрессии, генерализированного тревожного расстройства или в зоне высокого риска появления расстройств пищевого поведения. Примерно половина из них имела доступ к Therabot, а контрольная группа — нет. Участники отвечали на вопросы терапевтического ИИ и инициировали разговоры. В среднем это были около 10 сообщений в день.

Участники с депрессией отметили уменьшение симптомов на 51%, что стало лучшим результатом в исследовании. Тревожники отметили уменьшение симптомов на 31%, а люди в зоне риска появления РХП увидели уменьшение беспокойства относительно вида своего тела и веса на 19%. Измерения базировались на отчетах, которые делали сами участники.

Этот метод, конечно, не идеален, но пока остается одним из лучших инструментов исследователей. Эти результаты оказались примерно такими же, как в контрольной группе, где человек-психотерапевт предоставлял 16 часов лечения. В то же время Therabot достиг этих показателей примерно за половину времени.

Вроде бы: все классно, можно помочь многим людям! Но есть нюанс. Если ИИ рекламируется как терапия в законном, клиническом контексте, то в США он подпадает под регуляторный надзор Управления по продовольствию и медикаментам (FDA). И есть большие сомнения относительно получения разрешений. Если такие типы цифровой терапии не будут одобрены и интегрированы в системы здравоохранения и страхования, это существенно ограничит их охват. А люди, которые могли бы получить пользу от таких ИИ-ботов, начнут искать эмоциональную поддержку и психологическую помощь у типов ИИ, не предназначенных для этого.

Например, февральский отчет от OpenAI показал, что ChatGPT еженедельно используют 400 миллионов человек. И не все из них ищут «просто друга» и генератор рецептов на ужин. Некоторые также пытаются использовать чатбот для поддержания психического здоровья. Но чатботы не приспособлены для такого взаимодействия и в случае ПТСР могут нанести вред.

Как ИИ поможет вылечить ПТСР

Но пока что сказанное авторами Therabot выглядит больше как самореклама. С другой стороны, это все же первые убедительные доказательства пользы, которую может принести действительно хорошо проработанный ИИ в качестве психотерапевта. Что же касается именно ПТСР, здесь нужен другой подход. Но некоторые технологические шаги в этом направлении уже сделаны. Есть несколько интересных научных работ, которые говорят о перспективности.

Например, некоторые люди могут делать вид, будто имеют некоторые симптомы или преувеличивать. Чтобы получить льготы, финансовую компенсацию, внимание или рецептурные препараты. Это, помимо прочего, приводит к тому, что специалисты тратят ценное время на тех, кто совсем не нуждается в их помощи.

Именно поэтому ученые создали умную ИИ-систему под названием Алгоритм VeRITAS, которая умеет выявлять, когда люди врут о симптомах посттравматического стрессового расстройства.

Исследование проводилось с участием 651 человека разного пола и расы, среди которых были ветераны США, психиатрически здоровые представители общего населения США и Великобритании, а также специалисты по психическому здоровью. Результаты работы Алгоритма VeRITAS оказались исключительными: точность выявления подделки составила около 95%, а тест занял менее 4 минут. Даже специалистам по психическому здоровью не удалось «перехитрить» эту программу.

Еще одно исследование касалось эффективности ChatGPT и модели text-embedding-ada-002 (ADA) в быстрой диагностике послеродового посттравматического стрессового расстройства (ПП-ПТСР). Ежегодно в мире рожают примерно 140 миллионов женщин. Для примерно трети из них роды могут стать серьезным стрессом или травмами.

Несмотря на то, что ПТСР чаще связывают с боевыми действиями или серьезным сексуальным насилием, роды также все чаще признаются серьезным фактором возникновения ПТСР. Среди рожениц примерно 6% проявляют полный спектр ПП-ПТСР, что составляет более 8 миллионов женщин ежегодно. Если ничего не делать, то это имеет не только негативные последствия для матери и ребенка. Поэтому важно начинать раннее лечение ПП-ПТСР.

Ученые проверили, можно ли выявить послеродовой ПТСР (CB-PTSD) у женщин по их текстовым рассказам о родах. Они протестировали ChatGPT и языковые эмбеддингиТекст «переводится» в набор чисел, которые сохраняют смысл и содержание слов, предложений или целых историй.. Обычный ChatGPT оказался неэффективным, а модель на основе text-embedding-ada-002Модель от OpenAI, которая очень хорошо «чувствует» значение текста. — точной и надежной (до 85% чувствительности). Этот подход позволил без анкет и врачей вовремя выявить травматический опыт родов.

Также разрабатываются инструменты для работы с травмированными и их когнитивно-поведенческой терапии, такие как Проект Capstone. Это умная когнитивная система, такая как ИИ-агент, потенциально может взаимодействовать с пациентами в их привычной среде, и помогать управлять симптомами в режиме реального времени, отслеживать эмоциональные модели и предлагать немедленную поддержку.

В общем, о применении ИИ для диагностики или терапии при ПТСР пока мало исследований. Однако в 2025 году в журнале Behavioral Sciences опубликован анализ по применению искусственного интеллекта в различных направлениях. Согласно ему, с 2017 года наблюдается значительный рост публикаций на тему ИИ и ПТСР.

ИИ имеет высокий потенциал благодаря способности выявлять ранние симптомы ПТСР, составлять персонализированные планы лечения и непрерывно делать мониторинг пациентов. Однако все еще имеется много проблем в разработке алгоритмов, интеграции данных и с этическими аспектами.

Современные чат-боты, такие как Woebot или Tess используют алгоритмы обработки естественного языка, чтобы оказывать психологическую поддержку 24/7. Они могут проводить беседы, предлагать методы релаксации или помогать распознавать триггеры ПТСР. Например, исследования, опубликованный в журнале NEJM AI, показало, что чат-боты на основе генеративного ИИ способны эффективно уменьшать симптомы депрессии, который является частым спутником ПТСР. Или же оказать экстренную помощь при панической атаке.

Немного старее исследование (от 2023 года) включало различные алгоритмы машинного обучения (ML) в автоматизированной диагностике ПТСР. А это, как уже отмечалось выше, необходимо для быстрого выявления нарушения психического состояния.

Ученые использовали статистические методы для обобщения результатов включенных исследований и предоставления рекомендаций по реализации ключевых аспектов задач машинного обучения (ML): выбор лучшей ML-модели для определенного набора данных, определение оптимальных признаков ML для диагностики, установление оптимального размера выборки в зависимости от распределения данных, использование соответствующих инструментов для оценки и валидации эффективности ML-моделей.

Двое исследователей независимо проверяли данные и согласовывали разногласия путем обсуждения. В анализ включались публикации на английском языке, которые применяли модели машинного обучения для автоматизированной диагностики ПТСР и содержали показатели оценки эффективности моделей. В поиск включили базы данных Embase, MEDLINE, Scopus, PsycINFO, Compendex и IEEE Xplore за период с 1946 по 2022 год включительно. Из 3186 записей к финальному анализу была отобрана 41 публикация. Это были как аудио, так и текстовые данные, полученные от ветеранов боевых действий во время интервью.

Частота застосування різних ML-моделей в різних методах діагностики ПТСР. На цьому рисунку зображено теплову карту, яка ілюструє співвідношення типів ML-моделей і методів діагностики ПТСР. Кожна клітинка відображає пару "ML-модель — метод діагностики", де цифра вказує на кількість випадків використання у включених дослідженнях. Щодо кольорової шкали: темно-синій означає більшу кількість випадків, а світло-синій — меншу.
Частота применения различных ML-моделей в разных методах диагностики ПТСР. На этом рисунке изображена тепловая карта, иллюстрирующая соотношение типов ML-моделей и методов диагностики ПТСР. Каждая клетка отображает пару «ML-модель — метод диагностики», где цифра указывает на количество случаев использования во включенных исследованиях. Относительно цветовой шкалы: темно-синий означает большее количество случаев, а светло-синий — меньшее.

Как оказалось, многие модели показали высокую точность (до 89,1%) в идентификации ПТСР. Но лучшими были модели глубокого обучения (DL) — такие, как CNN, RNN, LSTM, метод опорных векторов (SVM) и смешанные модели (то есть комбинации нескольких ML-подходов).

Гістограма різних моделей ML з системною точністю. Синя смуга показує точність моделі між 70-80%, помаранчева смуга показує точність моделі між 80-90%, а зелена смуга показує точність моделі понад 90%. Скорочення: EN — Elastic Net, SL — SuperLearner, PCA — Principal Component Analysis, Cust. — індивідуально налаштована модель (Customized Model), LGB — Light Gradient Boosting (Light GB), MM — декілька моделей (Multiple Models).
Гистограмма различных моделей ML с системной точностью. Синяя полоса показывает точность модели между 70-80%, оранжевая полоса показывает точность модели между 80-90%, а зеленая полоса показывает точность модели более 90%. Сокращение: EN — Elastic Net, SL — SuperLearner, PCA — Principal Component Analysis, Cust. — индивидуально настроенная модель (Customized Model), LGB — Light Gradient Boosting (Light GB), MM — несколько моделей (Multiple Models).

Ученые пришли к выводу, что машинное обучение — перспективно. Но на эффективность ML-моделей для классификации ПТСР влияют ограниченный размер выборки (чрезмерная подгонка), особенно в нейровизуализации и клинических интервью, влияние сопутствующих заболеваний, таких как депрессия и тревожные расстройства, употребление лекарств.

Но вот что интересно: смешанные модели потому были эффективны, что анализировали как текстовые описания, так и аудио. В одном из старых исследования, в котором участвовали 52 ветерана войны в Ираке и Афганистане с посттравматическим расстройством, а также 77 ветеранов без расстройства, ученые отметили эффективность именно аудиоанализа. Алгоритм по голосам определил 18 факторов (таких, как тон, темп и произношение) связанных с ПТСР. Используя эти маркеры, программа правильно идентифицировала пациентов с имеющимся диагнозом в 89% случаев.

Как ИИ может помочь украинским военным

Воинам, находящимся в отдаленных районах, сложно или почти невозможно получить своевременный доступ к психологам. Мобильные приложения на основе ИИ могли бы предоставлять им столь необходимую поддержку 24/7. Также специализированное ПО может быть полезным для тех, кто вернулся с фронта и хочет адаптироваться к гражданской жизни.

Искусственный интеллект (ИИ) показал свою потенциальную эффективность при диагностике и терапии посттравматического стрессового расстройства (ПТСР). Он может быстро анализировать большие объемы данных, достаточно точно выявлять закономерности и максимально точно адаптировать терапию к индивидуальным потребностям.

Поэтому, в теории, можно было бы создать приложение, которое бы анализировало данные о поведении, физиологические показатели (например, пульс или уровень стресса через смарт-часы), текстовые сообщения пользователя, его голос. Но пока в Украине не хватает больших баз данных о ПТСР, которые могли бы использоваться для обучения ИИ. А большинство моделей, таких как Therabot, тренированы на англоязычных источниках. ИИ может неправильно интерпретировать эмоциональные высказывания или специфические травматические события, связанные с войной.

ИИ-терапевтов пока у нас нет. Но студенты КПИ им. Игоря Сикорского исследуют такую возможность. Например, Эльдар Алиев изучает как можно использовать машинное обучение и искусственный интеллект для анализа магнитно-резонансной томографии (МРТ), чтобы быстро выявлять биомаркеры ПТСР. В перспективе это помогло бы в ранней диагностике расстройства.

В другом исследовании Глеб Быков предлагает совместить электроэнцефалографию (ЭЭГ) с нейронной сетью для количественной оценки состояния центральной нервной системы. Автор указывает, что это дешевый и простой в использовании способ выявления ПТСР на основе имеющихся данных пациента.

В общем, хоть «умные» алгоритмы и демонстрируют эффективность в уменьшении симптомов депрессии или тревожности, ПТСР — более сложное расстройство, которое требует глубокой эмоциональной связи между терапевтом и пациентом. Поэтому ИИ станет, скорее всего, полезным дополнением, но не сможет перерасти в полноценную замену человеку-специалисту. Возможно, именно Украине удастся разработать самую действенную модель для диагностики или терапии?

Раздел Технологии выходит при поддержке

Favbet Tech – это IT-компания со 100% украинской ДНК, которая создает совершенные сервисы для iGaming и Betting с использованием передовых технологий и предоставляет доступ к ним. Favbet Tech разрабатывает инновационное программное обеспечение через сложную многокомпонентную платформу, способную выдерживать огромные нагрузки и создавать уникальный опыт для игроков.


Що думаєте про цю статтю?
Голосів:
Файно є
Файно є
Йой, най буде!
Йой, най буде!
Трясця!
Трясця!
Ну такої...
Ну такої...
Бісить, аж тіпає!
Бісить, аж тіпає!
Loading comments...

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: