dr hab. n. med. i n. o zdr. Mariusz Jaworski
W ostatnich latach sztuczna inteligencja (AI) zyskała ogromne zainteresowanie jako nowoczesne narzędzie wspierające leczenie w różnych dziedzinach medycyny, a także psychoterapii. Postęp technologii w zakresie AI, w szczególności algorytmów uczenia maszynowego (ML) oraz głębokiego uczenia (DL), umożliwił analizę ogromne ilości danych medycznych, co może pomóc w lepszej diagnozie, prognozowaniu wyników leczenia i dostosowaniu terapii do indywidualnych potrzeb pacjentów.
Wprowadzenie AI do medycyny pozwala na szybsze i bardziej precyzyjne podejmowanie decyzji klinicznych, wspierając lekarzy i terapeutów w zapewnieniu bardziej skutecznych i spersonalizowanych interwencji terapeutycznych. Wydaje się zatem, że mogą z tego skorzystać także psychoterapeuci. Uważa się, że AI może zmieniać sposób, w jaki rozumiemy i prowadzimy psychoterapię. To, co kiedyś wydawało się niemożliwe, jak wykorzystanie sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów związanych z emocjami, stopniowo staje się rzeczywistością (Tahan i Saleem, 2024).
W kontekście zdrowia psychicznego, szczególną uwagę przyciąga konwersacyjna sztuczna inteligencja (CAI), która imituje rozmowy z użytkownikami dzięki technologii przetwarzania języka naturalnego. Takie systemy są wykorzystywane w aplikacjach mobilnych i chatbotach, które wspierają zdrowie psychiczne, stosując różne techniki oparte na terapii poznawczo-behawioralnej (CBT). Mogą one również pomóc w nauce radzenia sobie z emocjami i wdrażaniu tych umiejętności w codziennym życiu.
Czy sztuczna inteligencja (AI) może być wykorzystywana w psychoterapii?
Obecnie rozważane są trzy główne scenariusze wykorzystania AI w psychoterapii: (a) psychoterapia prowadzona przez człowieka, wspomagana przez AI; (b) psychoterapia prowadzona przez AI, nadzorowana przez człowieka; oraz (c) psychoterapia prowadzona wyłącznie przez AI.
We wszystkich tych przypadkach aplikacje oparte na sztucznej inteligencji mogą mieć szerokie zastosowanie w diagnostyce, leczeniu, monitorowaniu objawów oraz personalizacji leczenia.
Na przykład AI może analizować głos pacjenta (np. jego tempo, ton oraz głośność) i na tej podstawie identyfikować zmian w stanie psychicznym, takie jak pogorszenie lub poprawa (Rocheteau 2023). Dodatkowo, AI może analizować wyraz twarzy pacjenta, jego ekspresję werbalną i niewerbalną, wykorzystując kamerę w laptopach lub smartfonie, co wspomaga terapię poprzez lepszą identyfikację nastroju czy ocenę nasilenia objawów depresji (Nixon i wsp., 2022). Istnieją też aplikacje, które analizują styl pisania użytkowników, co może pomóc w wykrywaniu epizodów maniakalnych lub depresyjnych u osób z zaburzeniami nastroju (Beg i wsp., 2024).
W kontekście leczenia, przeprowadzono badania dotyczące skuteczności terapii wspomaganych narzędziami cyfrowych w łagodzeniu objawów depresji w różnych grupach demograficznych. Wstępne badania pokazały, że interwencje psychologiczne oparte na terapii poznawczo-behawioralnej (CBT) wspomagane przez sztuczną inteligencję mogą stanowić źródło wsparcia dla osób z łagodnym nasileniem zaburzeń nastroju i przyczyniać się do zmniejszenia nasilenia objawów (Gutierrez i wsp., 2024). Na przykład zastosowanie aplikacji mobilnej i chatbota u nastolatków z umiarkowaną depresją doprowadziło do znacznej poprawy ich stanu emocjonalnego. Co więcej, zaobserwowano, że połączenie terapii online z tradycyjną terapią poznawczo-behawioralnej okazało się skuteczne w leczeniu lęku i depresji u nastolatków. Takie łączące podejście przyniosło lepsze efekty niż każda z tych metod oddzielnie (Beg i wsp., 2024).
AI znajduje także zastosowanie w leczeniu zaburzeń lękowych. Internetowe program oparte na CBT i wspierane algorytmami sztucznej inteligencji skutecznie zmniejszały nasilenie lęku społecznego u studentów i uczniów szkoły średniej. Co więcej, wstępne doniesienia z badań naukowych wykazały, że łączenie AI z CBT redukowało stres i objawy psychiczne podczas pandemii COVID-19. Wnioski z tych badań wskazują, że CBT wspierana sztuczną inteligencją może być przydatnym narzędziem w terapii lęku (Beg i wsp., 2024).
Aplikacje wykorzystujące AI mogą być także przydatne w terapii pacjentów ze schizofrenią. Badania sugerują, że zmienność rytmu serca może być wskaźnikiem ryzyka kardiologicznego u pacjentów ze schizofrenią. Bär i współpracownicy (2007) wykazali, że pacjenci ze schizofrenią mają obniżoną zmienność rytmu serca i stanowi czynnik ryzyka sercowo-naczyniowego. Sztuczna inteligencja może pomóc we wczesnym monitorowaniu tego ryzyka. Dzięki AI możliwe jest ciągle monitorowanie pacjentów, co pozwala na szybsze reagowanie i lepszą opiekę (Rocheteau 2023).
Co więcej, AI może pomóc terapeutom personalizować leczenie i monitorować ryzyko rezygnacji z terapii. Algorytmy analizujące dane demograficzne i kliniczne pacjenta mogą zasugerować, czy lepszym rozwiązaniem będzie terapia online czy tradycyjna, co przyczynia się do poprawy wyników leczenia i zmniejszenia ryzyka przerwania terapii (Gonzalez Salas i wsp., 2022). AI wspiera terapeutę, sugerując najlepsze opcje, ale ostateczna decyzja zawsze należy do pacjenta i terapeuty.
Badania pokazują, że odpowiednio zaprojektowane narzędzia AI mogą pomóc w monitorowaniu pacjentów i minimalizowaniu ryzyka przerwania terapii, co jest ważnym aspektem w pracy terapeuty (Forsell i wsp., 2019). AI wspiera terapeutę, zwracając uwagę na pacjentów szczególnie narażonych na rezygnację z terapii, co pozwala wdrożyć dodatkowe działania. Jak widać, AI nie zastępuje psychoterapeuty, ale jest narzędziem pomagającym terapeucie w procesie terapii.
Odpowiednio zaprojektowane narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą także wzmacniać umiejętności zarówno pacjentów, jak i terapeutów. W przypadku pacjentów, aplikacje te mogą pomagać w bezpiecznych warunkach kształtować nowe umiejętności, które potem pacjent/klient wykorzystuje w codziennym życiu. Dla terapeutów AI może być użyteczna do symulowania rozmów z pacjentami, a także do dokładniejszej analizy sesji terapeutycznych (Gutierrez i wsp., 2024).
Technologie VR (wirtualnej rzeczywistości) pozwalają symulować pacjentów i sytuacje terapeutyczne, co jest wykorzystywane w szkoleniach dla terapeutów. Dzięki temu możliwe jest tworzenie zindywidualizowanych programów szkoleniowych, co poszerza możliwości edukacyjne i praktyczne (Tahan i Saleem, 2024). W ten sposób terapeuta może doskonalić swoje umiejętności, np. analizując swoje wypowiedzi pod kontem kluczowych elementów sesji terapeutycznej, w tym ocenę proporcji pomiędzy treściami rozmowy bezpośrednio zwianymi z wdrażanymi technikami terapeutycznymi a treściami niezwiązanymi z terapią (np. pozdrowieniami), a także sekwencje zadawanych pytań czy dwuznaczność wypowiedzi (Gutierrez i wsp., 2024).
AI może również być istotną alternatywą dla osób z ograniczonym dostępem do specjalistycznej opieki, spowodowanym np. barierami finansowymi, geograficznymi czy społecznymi.
Relacja terapeutyczna z AI
Relacja terapeutyczna jest kluczowym elementem skutecznej psychoterapii. Wprowadzenie sztucznej inteligencji, zwłaszcza w formie konwersacyjnej AI (CAI), otwiera nową koncepcję relacji cyfrowej, która rodzi wiele pytań, szczególnie dotyczących relacji między człowiekiem a AI. Dzięki temu, że CAI potrafi używać empatycznych wyrażeń i udzielać pozytywnych wzmocnień, pacjenci mogą odnieść wrażenie, że rozmawiają z prawdziwym terapeutą. Może to prowadzić do błędnych oczekiwań, że CAI będzie w stanie prowadzić głębokie rozmowy terapeutyczne i zaoferować takie same korzyści jak relacja z żywym terapeutą.
Uważa się, że sztuczna inteligencja może wspierać psychoterapeutów w ich pracy, ale jest mało prawdopodobne, aby aplikacje oparte na AI całkowicie zastąpiły ludzkich terapeutów. AI może pełnić rolę pomocniczego narzędzia, ale pełna relacja terapeutyczna, oparta na empatii, zrozumieniu i zaufaniu, pozostaje domeną człowieka.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja otwiera nowe możliwości w obszarze psychoterapii, oferując innowacyjne narzędzia, które mogą wspierać procesy terapeutyczne oraz pomagać pacjentom w codziennym radzeniu sobie z trudnościami emocjonalnymi. Choć AI nie zastąpi człowieka w roli terapeuty, jej zastosowanie może poprawić jakość opieki, ułatwiając monitorowanie pacjentów oraz personalizację terapii.
Niemniej jednak, konieczne są dalsze badania, aby w pełni zrozumieć potencjał i ograniczenia AI w psychoterapii. W miarę rozwoju technologii istotne jest, aby podchodzić z ostrożnością do wyciągania wniosków z dotychczasowych badań. Zachowanie odpowiedniego balansu między entuzjazmem wobec nowych rozwiązań a krytyczną oceną ich skuteczności pozwoli nam bezpiecznie i efektywnie wykorzystywać AI w pracy z pacjentami.
Beg MJ, Verma M, M. VCKM, Verma MK. Artificial Intelligence for Psychotherapy: A Review of the Current State and Future Directions. Indian Journal of Psychological Medicine. 2024; 0(0). doi:10.1177/02537176241260819
Bär KJ, Boettger MK, Koschke M, Schulz S, Chokka P, Yeragani VK, et al. Nonlinear complexity mea-sures of heart rate variability in acute schizophrenia. Clin Neurophysiol 2007; 118: 2009–15.
Forsell E, Jernelöv S, Blom K, Kraepelien M, Svanborg C, Andersson G, Lindefors N, Kaldo V. Proof of Concept for an Adaptive Treatment Strategy to Prevent Failures in Internet-Delivered CBT: A Single-Blind Randomized Clinical Trial With Insomnia Patients. Am J Psychiatry. 2019; 176(4): 315-323. doi: 10.1176/appi.ajp.2018.18060699.
Gonzalez Salas Duhne P, Delgadillo J, Lutz W. Predicting early dropout in online versus face-to-face guided self-help: A machine learning approach. Behav Res Ther. 2022; 159: 104200. doi: 10.1016/j.brat.2022.104200.
Gutierrez G, Stephenson C, Eadie J, Asadpour K, Alavi N. Examining the role of AI technology in online mental healthcare: opportunities, challenges, and implications, a mixed-methods review. Front Psychiatry. 2024; 15: 1356773. doi: 10.3389/fpsyt.2024.1356773.
Nixon D, Mallappa VV, Petli V, HosgurMath S, Kiran S. A novel AI therapy for depression counseling using face emotion techniques. Global Transitions Proceedings. 2022; 3(1): 190-194. https://doi.org/10.1016/j.gltp.2022.03.008.
Rocheteau E. On the role of artificial intelligence in psychiatry. The British Journal of Psychiatry. 2023; 222(2): 54-57. doi:10.1192/bjp.2022.132
Tahan M, Saleem T. An overview of the application of artificial intelligence in psychotherapy: A systematic review. Neuropsychiatria i Neuropsychologia/Neuropsychiatry and Neuropsychology. 2024; 19(1): 28-39. doi:10.5114/nan.2024.141887.
dr hab. n. med. i n. o zdr. Mariusz Jaworski
Zakład Edukacji i Badań w Naukach o Zdrowiu, Wydział Nauk o Zdrowiu, Warszawski Uniwersytet Medyczny
Adiunkt badawczo-dydaktyczny
Specjalista z zakresu psychologii, dietetyki oraz seksuologii. W trakcie szkoły psychoterapii poznawczo-behawioralnej (CBT). W swoich badaniach skupia się na pogłębianiu zrozumienia psychologicznych i społecznych aspektów dbania o zdrowie psychiczne zarówno na poziomie jednostki, jak i całego systemu. Jego dorobek naukowy obejmuje ponad 100 prac. Współpracuje z pacjentami wykazującymi trudności w regulacji emocji oraz nieprawidłową relacją z jedzeniem, takim jak m.in. żywienie emocjonalne, kompulsywne objadanie się. W pracy klinicznej bazuje na koncepcji porozumienia bez przemocy.