Economics and society: contemporary models of development

Экономика и социум: современные модели развития

2949-2203

BIBLIO-GLOBUS Publishing House

121183

10.18334/ecsoc.14.1.121183

Articles

Статьи

Research Article

Applying versatility of neural network modeling

Многогранность возможностей применения нейросетевого моделирования

Yakovleva

Mariya Vladimirova

Яковлева

Мария Владимирова

к.э.н., доцент кафедры

mvyakovleva@bmstu.ru

Nikitina

Anastasiya Arnoldovna

Никитина

Анастасия Арнольдовна

студентка

a.sia.nikitina.0106@gmail.com

Bauman Moscow State Technical University Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана

31 03 2024

14 1

VOL 14, NO1 (2024)

ТОМ 14, №1 (2024)

33 42 15 03 2024 23 03 2024

2024

Yakovleva M.V., Nikitina A.A.

Яковлева М.В., Никитина А.А.

https://1economic.ru/lib/121183

The process of introducing artificial intelligence into healthcare has been going on for many years, but the most revolutionary possibilities of this technology in the field of screening, diagnosis and treatment of patients, which would radically change the lives of people with mental disorders, have yet to be explored and implemented into an effective and functional product. This article examines the possibilities of using deep learning algorithms, natural language processing, pattern search in certain types of screening and analysis of the patient's general medical history, as well as computer forecasting based on the data obtained. The study examines the conditions for the most effective use of artificial intelligence, taking into account errors and shortcomings in the existing long-term practice, and presents a possible plan for the creation and implementation of an artificial intelligence system in psychotherapy.

Процесс внедрения искусственного интеллекта в здравоохранение продолжается уже немало лет, однако наиболее революционные возможности данной технологии в области скрининга, диагностики и лечения пациентов, которые позволили бы кардинально изменить жизнь людей с психическими расстройствами, еще предстоит исследовать и воплотить в эффективный и функциональный продукт. Данная статья рассматривает возможности использования алгоритмов глубокого обучения, обработки естественного языка, поиска паттернов в отдельных видах скрининга и анализе общего анамнеза пациента, а также компьютерного прогнозирования на основе полученных данных. В ходе исследования рассмотрены условия наиболее эффективного применения искусственного интеллекта с учетом ошибок и недочетов в существующей многолетней практике, и представлен возможный план создания и реализации системы искусственного интеллекта в психотерапии

artificial intelligence neural networks digitalization of medicine accessible psychotherapy psychiatry psychology neural networks mental health natural language processing computer vision

искусственный интеллект нейросети цифровизация медицины доступная психотерапия психиатрия психология нейросети ментальное здоровье обработка естественного языка компьютерное видение

1. Rozenova M. I., Ekimova V., Ognev A. S., Likhacheva E. V. Fear as a mental health crisis in the context of global risks and changes // Journal of Modern Foreign Pshychology. – 2021. – № 10(1). – p. 17-26. – doi: 10.17759/jmfp.2021100102.

2. SuraponNochaiwong, Chidchanok Ruengorn, KednapaThavorn, TinakonWongpakaran et al, Global prevalence of mental health issues among the general population during the coronavirus disease-2019 pandemic: a systematic review and meta-analysis // Scientific Reports, publ. Springer Nature - Vol. 11(1) – DOI: 10.1038/s41598-021-89700-8 - License CC BY 4.0

3. Damian F Santomauro, Ana M Mantilla Herrera, Jamileh Shadid, Peng Zheng, Charlie Ashbaugh, David M Pigott,CristianaAbbafati, Christopher Adolph, Joanne O Amlag, Aleksandr Y Aravkin, Bree L Bang-Jensen, Gregory J Bertolacci, Sabina S Bloom, Rachel Castellano et al. Global prevalence and burden of depressive and anxiety disorders in 204 countries and territories in 2020 due to the COVID-19 pandemic // The Lancet - Volume 398 - Issue 10312 - P1700-1712, November 06, 2021 – DOI: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(21)02143-7

4. Nearly one billion people have a mental disorder: WHO. [Электронный ресурс]. URL: https://news.un.org/en/story/2022/06/1120682 (дата обращения: 17.06.2022).

5. В 2022 году стрессов у россиян было в 7 раз больше, чем в 2021: статистика ВСК по обращениям в службу психологической поддержки. [Электронный ресурс]. URL: https://www.vedomosti.ru/press_releases/2023/01/17/v-2022-godu-stressov-u-rossiyan-bilo (дата обращения: 17.01.2023).

6. Лебедева Е., Лебедева А. Психологи увидели рост числа жалоб россиян на тревогу. РБК. Общество. [Электронный ресурс]. URL: https://www.rbc.ru/society/26/04/2022/6261ad9e9a7947ba4b87a14b (дата обращения: 26.04.2022).

7. Jennifer J. Newson The Challenges of Mental Diagnosis. Sapien Labs. Mentalog. [Электронный ресурс]. URL: https://sapienlabs.org/mentalog/the-challenges-of-mental-health-diagnosi (дата обращения: 08.07.2018).

8. Lauren Jett Mental Illnesses are Common, but Care is Lacking. Harvard medical school, Blavatnik Institute of Healthcare Policy, News. [Электронный ресурс]. URL: https://hcp.hms.harvard.edu/news/mental-illnesses-are-common-care-lacking (дата обращения: 05.07.2019).

9. Сарториус Н. Будущее психиатрии // Consortium PSYCHIATRICUM. – 2021. – № 1. – doi: https://doi.org/10.17816/CP63.

10.

10. Satish Rasaily Future of Psychiatry: Challenges and opportunities // The Journal of Medical Research. – 2015. – № 1(4). – p. 108-109. – doi: 10.31254/jmr.2015.1401.

11.

11. Lupyan G., Goldstone R.L. Introduction to special issue. Beyond the lab: Using big data to discover principles of cognition // Behavior Research Methods. – 2019. – № 4. – p. 1473-1476.

12.

12. Ken Kelly Big data in psychology: A framework for research advancement // American Psychologist. – 2018. – № 7. – p. 899.

13.

13. Nikolaos Koutsouleris, Tobias U Hauser, Vasilisa Skvortsova, Munmun De Choudhury From promise to practive: towards the realisation of AI-informed mental health care // The Lancet. Digital Health. The Digital Mind: New Concepts in Mental Health. – 2022. – № 11. – p. E829-E840. – doi: https://doi.org/10.1016/S2589-7500(22)00153-4.

14.

14. Katherine Kellog, Sadeh Sharvit Pragmatic AI-augmentation in mental healthcare: Key technologies, potential benefits, and real-world challenges and solutions for frontline clinicians // Frontiers in Psychiatry. – 2022. – № 6. – doi: https://doi.org/10.3389/fpsyt.2022.990370.

15.

15. Amelia Fiske, Michael Holohan Like I'm Talking to a Real Person: Exploring the Meaning of Transference for the Use and Design of AI-Based Applications in Psychotherapy // Frontiers in Psychology. – 2021. – № 27.

16.

16. AI for precision mental health. [Электронный ресурс]. URL: https://www.abg.psychol.cam.ac.uk/Research/ai-for-precision-mental-health/ University (дата обращения: 16.06.2023).

17.

17. Blease C., Locher C., Leon-Carlyle M., Doraiswamy M. Artificial intelligence and the future of psychiatry: Qualitative findings from a global physician survey // Digital Health. – 2020. – № 1. – p. 1-18.

18.

18. Lavrentyeva Y. The big promise AI hold for mental health. ITrexGroup, Trending. [Электронный ресурс]. URL: https://itrexgroup.com/blog/ai-mental-health-examples-trends/ (дата обращения: 13.12. 2022).

19.

19. Пичугина Е. В России катастрофически уменьшилось количество медиков. MK.RU. Общество. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mk.ru/social/2023/04/03/v-rossii-katastroficheski-umenshilos-kolichestvo-medikov.html (дата обращения: 03. 04. 2023).

20.

20. Тумусов Ф. С., Косенков Д. А., Современные тенденции в системе здравоохранения Российской Федерации // Издание Государственной Думы, 2019 – УДК 614.2(470) – ББК 51.1(2Рос) – С56

21.

21. Adrienne Rivlin, Tara Lumey Why is there a global medical recruitment and retention crisis?. World Economic Forum Annual Meeting. [Электронный ресурс]. URL: https://www.weforum.org/agenda/2023/01/medical-recruitment-crisis-davos23 (дата обращения: 09.01.2023).

22.

22. Farhana Irfan Artificial Intelligence: Help or Hindrance for Family Pshysicians? // Pakistan Journal of Medical Science. – 2021. – № 37(1). – p. 288-291.

23.

23. Bahiru Legesse Jimma Artificial intelligence in healthcare: A bibliometric analysis // Telematics and Informatics Reports. – 2023. – № 9. – doi: https://doi.org/10.1016/j.teler.2023.100041.

24.

24. Manas Dave, Neil Patel Artificial Intelligence in healthcare and education // British Dental Jourmal. – 2023. – № 234. – p. 761-764. – doi: https://doi.org/10.1038/s41415-023-5845-2.

25.

25. Saemoon Yoon, Amara Amadiegwu Ememrginch tech, like AI, is poised to make healthcare more accurate, accessible and sustainable. World Economic Forum. [Электронный ресурс]. URL: https://www.weforum.org/agenda/2023/06/emerging-tech-like-ai-are-poised-to-make-healthcare-more-accurate-accessible-and-sustainable (дата обращения: 21.06.2023).