アマンダ・マーラー氏は、複雑なニーズを持つ人々を適切な医療提供者につなげることで精神医療へのアクセスを改善するMy Psych Matchの創業者である。
理想的な世界では、患者が精神科医との初回セッションで経験するのは次のようなものだ：患者は座り、自分の人生の物語の断片—悲しみ、習慣、希望、恥—を語り始める。医療提供者は耳を傾け、うなずきながら質問し、誠実なつながりの基盤を築く。数回のセッションで信頼の壁が取り払われ、患者は医療提供者からのアドバイス、処方箋、治療計画を快適に受け入れられるようになる。このシナリオは精神医療の人間中心の要素を示している。そしてこれが、AIが医療の他の分野—X線スキャンから身体症状の診断まで—を急速に変革している中でも、精神医学が技術的破壊からほぼ免れている理由である。
AIはすでにパターン認識や標準化されたプロトコルに依存する医療分野を変革する態勢を整えているが、精神医療には最も高度なAIシステムでさえ再現するのに苦労するニュアンスが必要だ。それは、心を扱う仕事には、私たちのメンタルヘルスに影響を与え形作るアイデンティティ、トラウマ、文化、神経生物学の複雑な相互作用を理解することが求められるからだ。精神科患者との信頼と理解を構築するには、時間、試行錯誤、そして率直に言って、患者をよく知ることが必要だ。したがって、AIは受付業務のスピードアップに役立つかもしれないが、精神科患者ケアの未来は—そうあるべきであり、私はそうなると信じている—人間のままであるだろう。
自動化が不十分な領域
専門医と患者をマッチングさせることに焦点を当てた遠隔精神医療プラットフォームを構築する私の仕事では、AIが驚くべきことを実現できることを目の当たりにしてきた：セッションの文字起こし、薬の追跡、予約プロセスの合理化などだ。しかしAIは、誰かと沈黙の中で共にいることはできない。自身の「人生」経験から共感的な逸話を提供することもできない。そして、自閉症とADHDが重複するような診断が、患者の行動や習慣の根本にある可能性を察知することもできない。
精神疾患は複雑で、層状で、非線形であることが多い。私たちが対応する多くの患者は、症状チェックリストにきれいに当てはまらない複数の併存診断を持っている。AIがニュアンスが必要な場所で明確さを強制しようとすると、それは単に的外れになるだけでなく、単純化や誤診を通じて患者に実害をもたらすリスクもある。
これは特に、私たちが最も頻繁に見る集団に当てはまる：未診断の神経多様性を持つ子どもたち、何年も誤診されてきた大人たち、「複雑すぎる」という理由でケアを拒否された個人たちだ。このようなケースでは、診断や治療計画を自動化しようとする試みは失敗する傾向がある。AIが単に問診票をスキャンするのではなく、これらのケースでは行間を読み、個別化された推奨事項を提供できる人が必要だ。
テクノロジーが果たせる役割
これは、テクノロジーが精神医療において全く役割を持たないという意味ではない。人間の専門知識を置き換えるのではなく、補強するために使用される場合、テクノロジーは文書作成の負担を軽減し、一貫性を高め、ケアへのアクセスを合理化するのに役立つ。スマートシステムは、患者の服薬遵守に関する潜在的な問題にフラグを立てたり、より明確な臨床的洞察のためにデータを整理したりすることができる。しかし、精神医学を入力と出力のシステムとして扱うことは、その仕事の本質を見逃している：脆弱な状態にある誰かが見られ、聞かれ、ケアされていると感じるのを助けることだ。AIが複製できないのは治療同盟—効果的な治療を可能にする医療提供者と患者の間の言葉にできない絆—である。
医療イノベーターへのより大きな教訓
医療リーダーやイノベーターにとって、ここにはより広い教訓がある。システムのあらゆる隅々にAIを拡大する急ぎの中で、私たちはこうも問わなければならない：どの問題が精度を必要とし、どの問題が存在感を必要とするのか？どの課題がアルゴリズムによって最もよく対処され、どの課題がまだ調和、文脈、人間のケアを要求するのか？
もし私たちがAIにすべてを操縦させれば、最も支援を必要とする人々を失敗させる、より速いシステムを構築するかもしれない。しかし、精神医学において人間主導の、感情的に知的なケアのための空間を保護すれば、私たちは破壊的革新に抵抗するだけでなく、癒しを機能させる本質を再発見するかもしれない。
