Место технологии искусственного интеллекта в клиническом разборе пациента с психическим расстройством (презентация случая)

Бурный рост технологии искусственного интеллекта не оставил в стороне медицину, в том числе психиатрию. Современные нейросети, в особенности большие языковые модели, претендуют на возможность постановки диагноза, назначения лечения и оценки прогноза на основе анамнестических и клинических данных. Возможности нейронных сетей в выявлении скрытых закономерностей уже сейчас делают их незаменимым компонентом научной работы, и в скором времени ожидается трансляция этих наработок в клиническую практику; широкие перспективы технология искусственного интеллекта демонстрирует в медицинском образовании. Настоящее исследование (анализ клинического случая) было посвящено оценке возможностей нейросети ChatGPT-4 в клиническом разборе пациента с психическим расстройством с симптоматикой преимущественно аффективного характера. Сравнение анализа клинической информации психиатрами-экспертами и большой языковой моделью показало высокие возможности последней в формулировке психиатрического диагноза в рамках современного операционального подхода, и в обосновании алгоритма терапии и прогноза траектории расстройства на основе доказательного подхода; вместе с тем нейросети на данный момент своего развития не могут в полной мере реализовать структурно-динамический и феноменологический анализ клинической картины, что существенно ограничивает точность диагностики. Данный клинический случай иллюстрирует важность учёта в диагностической работе не только формально предъявляемых пациентом жалоб, но и культурно-психологической специфики концептуализации им своих феноменологических переживаний, внутреннего опыта; оценка субъективного опыта одновременно в биопсихосоциальном контексте и темпоральной динамике позволяет наиболее точно установить нозологический диагноз. Перспективными видятся работы по «нейроморфизации» нейронных сетей и приближении их аналитического аппарата к паттернам мышления человека.

1. Бобров А.Е. Структура психических расстройств у пациентов амбулаторной психотерапевтической практики и возможность разработки системы поддержки клинических решений. Социальная и клиническая психиатрия. 2024;34(3):5-13.

2. Спектор В.А., Мнацаканян Е.В., Спектор Е.Д., Шмуклер А.Б. Нейрофизиологическое типирование расстройств шизофренического спектра. Социальная и клиническая психиатрия. 2024;34(3):23-32.

3. Brown C, Story GW, Mourão-Miranda J, Baker JT. Will artificial intelligence eventually replace psychiatrists? Br J Psychiatry. 2021;218(3):131–4. https://doi.org/10.1192/bjp.2019.245

4. Cheng SW, Chang CW, Chang WJ, Wang HW, Liang CS, Kishimoto T, Chang JP, Kuo JS, Su KP. The now and future of ChatGPT and GPT in psychiatry. Psychiatry Clin Neurosci. 2023;77(11):592-596. https://doi.org/10.1111/pcn.13588

5. Cho G, Yim J, Choi Y, Ko J, Lee SH. Review of Machine Learning Algorithms for Diagnosing Mental Illness. Psychiatry Investig. 2019;16(4):262–9. https://doi.org/10.30773/pi.2018.12.21.2

6. de Lacy N, Ramshaw MJ, McCauley E, Kerr KF, Kaufman J, Nathan Kutz J. Predicting individual cases of major adolescent psychiatric conditions with artificial intelligence. Transl Psychiatry. 2023;13(1):314. https://doi.org/10.1038/s41398-023-02599-9

7. Doraiswamy PM, Blease C, Bodner K. Artificial intelligence and the future of psychiatry: Insights from a global physician survey. Artif Intell Med. 2020;102:101753 https://doi.org/10.1016/j.artmed.2019.101753

8. Grabb D. ChatGPT in Medical Education: a Paradigm Shift or a Dangerous Tool? Acad Psychiatry. 2023;47(4):439-440. https://doi.org/10.1007/s40596-023-01791-9

9. Ivanov D, Chezhegov A, Kiselev M, Grunin A, Larionov D. Neuromorphic artificial intelligence systems. Front Neurosci. 2022;16:959626. https://doi.org/10.3389/fnins.2022.959626

10. Jin KW, Li Q, Xie Y, Xiao G. Artificial intelligence in mental healthcare: an overview and future perspectives, Br J Radiol. 2023;96(1150):20230213, https://doi.org/10.1259/bjr.20230213

11. McCradden M, Hui K, Buchman DZ. Evidence, ethics and the promise of artificial intelligence in psychiatry. J Med Ethics. 2023;49(8):573–9. https://doi.org/10.1136/jme-2022-108447

12. Monteith S, Glenn T, Geddes JR, Whybrow PC, Achtyes E, Bauer M. Artificial intelligence and increasing misinformation. Br J Psychiatry. 2024;224(2):33-35. https://doi.org/10.1192/bjp.2023.136

13. Panch T, Mattie H, Atun R. Artificial intelligence and algorithmic bias: implications for health systems. J Glob Health. 2019;9(2):010318. https://doi.org/10.7189/jogh.09.020318

14. Raikar AS, Andrew J, Dessai PP, Prabhu SM, Jathar S, Prabhu A, Naik MB, Raikar GVS. Neuromorphic computing for modeling neurological and psychiatric disorders: implications for drug development. Artificial Intelligence Rev. 2024;57(12):318. https://doi.org/10.1007/s10462-024-10948-3

15. Ray A, Bhardwaj A, Malik YK, Singh S, Gupta R. Artificial intelligence and Psychiatry: An overview. Asian J Psychiatr. 2022;70:103021. https://doi.org/10.1016/j.ajp.2022.103021

16. Rocheteau E. On the role of artificial intelligence in psychiatry. Br J Psychiatry. 2023;222(2):54-57. https://doi.org/10.1192/bjp.2022.132

17. Sahoo JP, Narayan BN, Santi NS. The future of psychiatry with artificial intelligence: can the man-machine duo redefine the tenets? Consort Psychiatr. 2023;4(3):72-76. https://doi.org/10.17816/CP13626

18. Singh OP. Artificial intelligence in the era of ChatGPT Opportunities and challenges in mental health care. Indian J Psychiatry 2023;65:297-8. https://doi.org/10.4103/indianjpsychiatry.indianjpsychiatry_112_23

19. Squires M, Tao X, Elangovan S, Gururajan R, Zhou X, Acharya UR, Li Y. Deep learning and machine learning in psychiatry: a survey of current progress in depression detection, diagnosis and treatment. Brain Inform. 2023;10(1):10. https://doi.org/10.1186/s40708-023-00188-6

20. Terra M, Baklola M, Ali S, El-Bastawisy K. Opportunities, applications, challenges and ethical implications of artificial intelligence in psychiatry: a narrative review. Egypt J Neurol Psychiatry Neurosurg 2023;59(1):80. https://doi.org/10.1186/s41983-023-00681-z

21. Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019;25(1):44–56. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0300-7