ستساعدك المقالة التالية: أفضل 5 طرق يستخدمها أطباء الصحة العقلية لعلوم البيانات
يعاني حوالي 450 مليون شخص من بعض أنواع الأمراض العقلية الأخرى. وزاد جائحة كوفيد -19 بشكل كبير من مقدار التوتر والقلق الناجمين عن التهديد المستمر للصحة الشخصية والجسدية. أثر الشعور بالعزلة بسبب الحجر الصحي بشكل كبير على العديد من الأشخاص مما أدى إلى الإصابة بالاكتئاب. طوال هذا الوباء ، تُظهر الإحصائيات زيادة مقلقة في عدد الأشخاص المتأثرين بقضايا الصحة العقلية. تكمن الإجابة على التعامل مع الأساليب المضمونة للتعامل مع هذه القضايا الملحة في علوم البيانات وتقنياتها.
يمكن أن توفر البيانات الضخمة للباحثين والمهنيين الصحيين رؤى ثاقبة للأنماط التي يصعب عادةً اكتشافها. من خلال تمكين التشخيص المبكر والرعاية الوقائية التي تتمحور حول المستهلك والنُهج الشخصية تهدف إلى تسهيل نتائج سريرية أفضل. يمكن لتقنيات علم البيانات أن تفتح المعلومات ذات الصلة سريريًا المخفية في البيانات والتي يمكن أن تساعد في اتخاذ القرارات السريرية. دعونا نرى كيف يستخدم خبراء الصحة العقلية علم البيانات في هذه المقالة.
فرز
أحد التحديات الرئيسية للصحة النفسية هو الافتقار إلى الاختبارات النهائية ، والتصنيف ، والاعتماد على مبادئ التجربة والخطأ. يمكن أن تؤدي الفروق الفردية والأعراض المتداخلة في كثير من الأحيان إلى تأخر التشخيص أو حتى عدم صحة التشخيص في بعض الأحيان. ولكن بمساعدة علم البيانات ، يمكننا تحديد الأنماط التي يصعب اكتشافها بطريقة أخرى. يمكن الكشف عن العلامات والأعراض والأسباب وتشخيصها من خلال التشخيص الدقيق. هذه هي الطريقة التي يساعد بها علم البيانات الباحثين في مجال الصحة العقلية.
بحث
يستغرق الأمر الكثير من المحاولات قبل أن يجد الفرد مضادًا للاكتئاب يعمل بشكل أفضل معه. يمكن أن يساعد علم البيانات والبيانات الضخمة في هذه العملية إلى حد كبير. يساعد علم البيانات الباحثين في مجال الصحة العقلية بطرق مختلفة. أظهر البحث أن أعراض الاكتئاب مثل فقدان الاهتمام ، وتقلص النشاط ، والقدرة على اتخاذ القرارات تنبئ بنتيجة سيئة للعلاج المضاد للاكتئاب. يمكن أن تكون هذه المعرفة الرائعة ذات قيمة لخبراء الصحة العقلية.
تقديرات
يمكن لعلم البيانات أن يسمح للباحثين بتقدير الآثار التي أحدثها المرض العقلي وسيحدثه على سكان العالم. عندما يتم تحديد التأثيرات كمياً ودعمها بالبيانات ، يمكن لمهنيي الصحة النفسية توفير حالة أقوى للموارد التي تشتد الحاجة إليها لتخصيصها لبحوث الصحة العقلية وإمكانية الوصول إلى العلاج. هذه هي الطريقة التي يساعد بها علم البيانات الباحثين في مجال الصحة العقلية.
تحديد الميل الانتحاري
يستخدم البرمجة اللغوية العصبية أو معالجة اللغة الطبيعية للتنبؤ بميل الانتحار والأعراض النفسية مسبقًا نفسها. تستخدم الخطوط الساخنة للاستشارات في الأزمات ML للمساعدة في تحديد المتصلين المعرضين لخطر كبير لإيذاء النفس أثناء الاتصال. ويمكن أيضًا توقع محاولات الانتحار باستخدام السجلات الصحية الإلكترونية ، مما يقلل بشكل كبير من معدلات الانتحار. هذه هي الطريقة التي يساعد بها علم البيانات الباحثين في مجال الصحة العقلية. يمكن أن تساعد أدوات علوم البيانات والتعلم الآلي في عدد لا يحصى من المشاريع التي تتراوح من فهم علامات التحذير من الانتحار عند الأطفال ، والتوصية بالعلاجات التي ستعمل مع الأشخاص بالإضافة إلى توفير فهم للجينات لإبلاغ علاجات الفصام وزيادة متوسط العمر المتوقع للمتضررين عن طريق الفصام.
علاج الصحة النفسية
استفاد باحثون من Penn Medicine من تقنيات التعلم الآلي لتحديد حجم وشكل شبكات الدماغ لدى الأطفال ، مما أدى إلى تحسين الفهم وتقديم علاج أكثر تخصيصًا لحالات الصحة العقلية. يمكن أن تتنبأ فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي أيضًا بنتائج العلاج المضاد للاكتئاب في الاضطرابات الاكتئابية الرئيسية. أظهرت الأبحاث أن المرضى ، الذين غالبًا ما يكونون محرجين من الكشف عن مشاكل لمعالج لم يقابلوه من قبل ، يتخلى عن حذرهم باستخدام الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. هذا إلى جانب انخفاض التكاليف يساعد أدوات الذكاء الاصطناعي في التشخيص والعلاج السريع وتحسين النتائج السريرية. هذه هي الطريقة التي يساعد بها علم البيانات الباحثين في مجال الصحة العقلية.
يعاني حوالي 450 مليون شخص من بعض أنواع الأمراض العقلية الأخرى. وزاد جائحة كوفيد -19 بشكل كبير من مقدار التوتر والقلق الناجمين عن التهديد المستمر للصحة الشخصية والجسدية. طوال هذا الوباء ، تُظهر الإحصائيات زيادة مقلقة في عدد الأشخاص المتأثرين بقضايا الصحة العقلية. تكمن الإجابة على التعامل مع الأساليب المضمونة للتعامل مع هذه القضايا الملحة في علم البيانات. تعرف على المزيد حول كيفية إضافة علم البيانات للقيمة في قطاع الرعاية الصحية في هذه المقالة.
