Ediţia de anul acesta a reuniunii medicale a fost una aniversară, instituţia sanitară sărbătorind împlinirea a 100 de ani de la înfiinţare. Temele abordate au fost extrem de variate și interesante. Între altele, a fost discutat impactul tehnologiei și al inteligenţei artificiale în psihiatria de astăzi. Alte subiecte abordate au fost depresia rezistentă la tratament, tulburările de comportament sau fenomenul îngrijorător al adicţiilor.

Aplicație destinată tulburării afective bipolare

Dezvoltarea tehnologiei a dus la apariţia a numeroase programe și aplicaţii mobile dedicate inclusiv problemelor de sănătate. Primele programe destinate pacienţilor au apărut în anul 2004, iar din 2009 au început să apară și aplicaţii care pot fi utilizate pe telefonul mobil.

În prezent există peste 10.000 de aplicaţii mobile destinate sănătăţii mintale, iar dintre acestea, în jur de 500 sunt destinate gestionării tulburării afective bipolare. O astfel de aplicaţie este și GALENE. Bazată pe jurnalizare, ceea ce o diferenţiază de alte aplicaţii este faptul că medicul are acces în timp real la datele introduse de pacient, a explicat unul dintre iniţiatorii săi în cadrul Zilelor Medicale și Știinţifice ale Spitalului Clinic de Psihiatrie „Prof. Dr. Alexandru Obregia”.

Pacienţii care utilizează aplicaţia primesc zilnic un chestionar pe care trebuie să îl completeze. Formularul conţine o serie de întrebări despre calitatea somnului, dispoziţia emoţională în timpul zilei, consumul de alcool, cafea, psihostimulante. Pacientul are, de asemenea, posibilitatea de a introduce medicamentele luate și de a raporta eventuale reacţii adverse declanșate de acestea. GALENE este gândită astfel încât, pe măsură ce datele sunt introduse, nivelul de predicţie să devină din ce în ce mai precis în prevenirea și prezicerea apariţiei episoadelor pozitive sau negative asociate afecţiunii.

O altă funcţionalitate a aplicaţiei este aceea de a trimite notificări către medic și aparţinători în momentul în care modelul de predicţie sesizează anumite elemente de risc. La rândul său, pacientul primește notificări pentru a completa chestionarul și a-și urma tratamentul. Dezvoltatorii săi își doresc ca, pe viitor, să includă în aplicaţie un istoric comprehensiv al pacientului, în care să se regăsească inclusiv informaţii despre comorbidităţile sale. Totodată, se dorește extinderea ei astfel încât să poată fi utilizată și în alte afecţiuni, precum depresia, tulburările obsesiv-compulsive și chiar tulburările psihotice.

AI se poate dovedi utilă în diagnosticarea precoce

Folosită deja la scară largă în alte domenii, inteligenţa artificială (AI) are încă utilizări limitate în psihiatrie, însă câteva progrese au fost înregistrate și aici, a subliniat dr. Diana Dumitru. Astfel, s-a observat o evoluţie remarcabilă în ceea ce privește identificarea biomarkerilor cu rol în diagnosticarea precoce a tulburărilor mintale și de comportament, iar prin utilizarea AI poate fi crescută acurateţea cu care sunt stabilite diagnosticele psihiatrice.

        În prezent, sunt în dezvoltare mai mulţi algoritmi de detectare precoce a unei afecţiuni, dar și de monitorizare a răspunsului la tratament. Un astfel de exemplu vizează tulburările neurocognitive majore. Utilizându-se de date culese din neuroimagistică, mecanismele AI pot detecta stadii preclinice de degradare a neuroanatomiei, a arătat medicul citat. Totodată, capacitatea sistemelor de machine learning de a asimila informaţii noi ar putea duce la noi ipoteze privind mecanismele implicate în apariţia acestor tulburări.

Poate crea noi patternuri

        Astăzi, există studii care arată că folosirea la domiciliu a anumitor dispozitive ar putea contribui la îmbunătăţirea depistării precoce a declinului cognitiv prin monitorizarea funcţiilor cerebrale. Datele astfel obţinute ar oferi sistemelor de machine learning o bază de date suficient de mare pentru a oferi noi patternuri.

        O altă funcţie în curs de implementare în cazul AI este capacitatea de a anticipa răspunsul la tratament. Aceasta îi va ajuta pe clinicieni să aleagă un tratament ţintit, cu cât mai puţine reacţii adverse. Prin asocierea anumitor biomerkeri, precum factori socio-demografici, trasee EEG și rezultate RMN, PET și SPECT, algoritmii au reușit să prognozeze cu acurateţe ridicată răspunsul pacienţilor la tratamentul psihotrop.

Aspecte care trebuie îmbunătăţite

        Deși beneficiile utilizării AI în practica medicală sunt de necontestat, există anumite aspecte sensibile de care trebuie să se ţină cont înainte ca aceasta să fie utilizată pe scară largă. În acest sens este extrem de important ca algoritmii folosiţi să nu aducă niciun prejudiciu pacienţilor. Astfel, specialiștii care selectează, testează, implementează și evaluează AI trebuie să aibă în vedere principiile etice ale anumitor minorităţi și să relaţioneze tulburările psihice cu obiceiuri acceptate în anumite grupuri etnice.

               De asemenea, nu trebuie să se piardă din vedere faptul că anumiţi algoritmi – cum sunt cei folosiţi de Facebook – ridică probleme morale ca urmare a lipsei de transparenţă și sunt o ameninţare pentru supravegherea, procesarea și interpretarea datelor personale la scară largă fără acceptul utilizatorilor.