هوش مصنوعی در سایکوانکولوژی: از پیش‌بینی پریشانی روان‌شناختی تا شخصی‌سازی مداخلات روانی در بیماران مبتلا به سرطان

دسته بندی موضوعی : برنامه ریزی درسی و آموزشی

زبان : فارسی

نوع فایل : PDF

تعداد صفحات : 24

وضعیت : این مقاله توسط هیات داوران پایگاه ایران ژورنال داوری شده است
فصل نامه علمی تخصصی پژوهش برتر - سال اول شماره دوم - تابستان 1404

نویسندگان :
ثریا همتی پور

ثبت شده توسط : ایران ژورنال

لینک مستقیم مقاله : https://iran-journals.com/doc/3909

چکیده فارسی :

سرطان علاوه بر پیامدهای جسمانی، با طیف گسترده‌ای از پیامدهای روان‌شناختی و اجتماعی همراه است و می‌تواند موجب افزایش اضطراب، افسردگی، ترس، ناامیدی، اختلال در سازگاری و کاهش کیفیت زندگی بیماران شود. پریشانی روان‌شناختی یکی از شایع‌ترین مشکلات در بیماران مبتلا به سرطان است و شناسایی و مدیریت زودهنگام آن از مؤلفه‌های مهم مراقبت جامع و فردمحور محسوب می‌شود. بااین‌حال، روش‌های سنتی غربالگری و ارزیابی روان‌شناختی اغلب به ابزارهای خودگزارشی و ارزیابی‌های مقطعی وابسته هستند و ممکن است در شناسایی به‌موقع تغییرات وضعیت روانی بیماران با محدودیت مواجه شوند. در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های چشمگیر در حوزه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی فرصت‌های جدیدی برای تحول در سایکوانکولوژی فراهم کرده است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادرند با تحلیل همزمان داده‌های جمعیت‌شناختی، بالینی، روان‌شناختی، رفتاری و در برخی موارد داده‌های حاصل از ابزارهای پوشیدنی، الگوهای پیچیده مرتبط با پریشانی روان‌شناختی را شناسایی و احتمال بروز یا تشدید آن را پیش‌بینی کنند. استفاده از پرونده‌های الکترونیک سلامت، اطلاعات مربوط به نوع و مرحله سرطان، عوارض درمان، علائم جسمانی، کیفیت زندگی، حمایت اجتماعی و شاخص‌های روان‌شناختی می‌تواند به توسعه مدل‌های پیش‌بینی دقیق‌تر کمک کند. این مدل‌ها می‌توانند بیماران را بر اساس میزان خطر طبقه‌بندی کرده و امکان شناسایی زودهنگام افراد نیازمند مداخلات روان‌شناختی را فراهم سازند. یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در این حوزه، حرکت از رویکرد واکنشی به سمت رویکرد پیش‌بینانه و پیشگیرانه است؛ به‌گونه‌ای که به جای انتظار برای بروز علائم شدید، بیماران در معرض خطر در مراحل اولیه شناسایی شوند. از سوی دیگر، هوش مصنوعی می‌تواند زمینه شخصی‌سازی مداخلات روان‌شناختی را فراهم کند. بر این اساس، ویژگی‌های فردی، نیازهای روان‌شناختی، شدت پریشانی، ترجیحات بیمار، شرایط بالینی، نوع درمان سرطان و الگوی پاسخ به مداخلات می‌توانند در انتخاب نوع، زمان و شدت حمایت روان‌شناختی مورد استفاده قرار گیرند. سامانه‌های هوشمند، اپلیکیشن‌های سلامت دیجیتال و چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نیز می‌توانند به‌عنوان ابزارهای مکمل برای آموزش روان‌شناختی، پایش علائم، ارائه حمایت اولیه و تسهیل ارتباط بیمار با تیم درمانی مورد استفاده قرار گیرند. بااین‌حال، استفاده از هوش مصنوعی در سایکوانکولوژی با چالش‌های مهمی همچون سوگیری الگوریتمی، کیفیت و ناهمگونی داده‌ها، قابلیت تعمیم مدل‌ها، تفسیرپذیری نتایج، حفظ حریم خصوصی، امنیت داده‌ها، رضایت آگاهانه و مسئولیت‌پذیری بالینی همراه است. همچنین تفاوت‌های فرهنگی، زبانی و اجتماعی بیماران باید در طراحی و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی مورد توجه قرار گیرد تا از ایجاد نابرابری در دسترسی یا کیفیت خدمات جلوگیری شود. ازاین‌رو، خروجی الگوریتم‌های هوش مصنوعی نباید جایگزین قضاوت متخصصان سلامت روان و تیم انکولوژی شود، بلکه باید به‌عنوان ابزاری مکمل در تصمیم‌گیری بالینی مورد استفاده قرار گیرد.

کلمات کلیدی فارسی :
هوش مصنوعی، سایکوانکولوژی، سرطان، پریشانی روان‌شناختی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، شخصی‌سازی مداخلات، سلامت روان، مراقبت فردمحور.