우리들 중 4명 중 한명은, 삶의 어느 시점에, 정신 건강 상태에 영향을 받을 것이다. 좋은 정신 건강과 행복은 우리의 전반적인 건강과 삶의 질에 필수적이다. 그것은 우리가 일상적인 스트레스에 맞서 탄력성을 구축하고, 생산적으로 일하고, 만족스러운 관계를 갖고, 삶을 의미 있게 경험할 수 있게 해 줍니다. 최근 몇년 동안, 정신 건강에 대한 주제는 특히 젊은이들 사이에서 정신병이 발생하는 증가와 그것이 개인, 그들의 가족, 그리고 그들 주변의 다른 사람들에게 미치는 파괴적인 영향 때문에 사회의 주요 관심사가 되었다.
현재의 직접적인 임상 치료는 환자들이 필요한 치료에 접근할 수 있도록 하기 위해 너무 긴 기다림 시간과 함께 노동 집약적이고 확장 가능하지 않으며 비용이 많이 드는 경우가 많다. 이처럼 증가하는 정신 질환의 전 세계적인 부담으로 인해 정신 질환의 예방과 치료가 공중 보건의 최우선 과제가 되었다. 치료 서비스에 대한 접근을 증가시켜야 할 필요성은 컴퓨터화된 심리 치료 개입의 성공적인 개발로 이어졌다. 이러한 개입의 대다수는 우울증, 불안, 스트레스 치료에 자주 사용되는 광범위하게 검증된 솔루션 기반 프로그램인 CBT(인지 행동 치료)를 제공한다.
마이크로 소프트는 지능형 기술을 이용한 정신 건강 서비스를 개선하기 위해 정신 및 행동 건강을 위한 선도적인 디지털 치료 플랫폼인 SilverCloudHealth와 협력하고 있습니다. 이 협력은 SilverCloudHealth의 디지털 정신 건강 플랫폼을 강화하기 위해 AI가 어떻게 사용될 수 있는지를 공동으로 탐구하고, 치료를 보다 쉽게 이용할 수 있도록 하기 위한 것입니다. 이 협력과 함께 마이크로 소프트 리서치 캠브리지의 연구원들은 온라인 CBT를 통해 사람들의 개인적인 요구를 효과적으로 이해하고 충족시키기 위해 확률론적 기계 학습 프레임워크를 조사하고 있다. 우리는 이 프로젝트가 특히 정신 건강 문제를 겪고 있는 사람들을 위한 치료의 질을 높이는 개입으로 이어지기를 바란다.
필요한 더 많은 사람들에게 개인화된 인지 행동 치료를 제공합니다.
CBT는 정신 건강 문제로 고통 받는 환자들을 치료하기 위해 임상 의사들이 사용하는 핵심적인 접근법이다. 그것은 여러분의 생각, 감정, 신체적 감각, 행동이 상호 연결되어 있고 부정적인 생각과 감정이 여러분을 악순환에 가둘 수 있다는 개념에 기초한 치료법입니다. CBT는 압도적인 문제들을 더 작은 부분으로 나누어 더 긍정적인 방법으로 처리할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 다른 말하기 치료법들과 달리, CBT는 과거의 문제들에 초점을 맞추기보다는 현재의 문제들을 다룬다.
효과적이고 지속 가능한 정신 건강 서비스에 대한 수요에 부응하기 위해 온라인으로 제공되는 심리 치료 개입은 증거 기반 치료에 대한 접근성, 비용 절감, 그리고 더 맞춤적인 지원 제공을 증가시킬 수 있는 큰 잠재력을 제공한다. SilverCloudHealth는 영국에서 국민 의료 보험의 70%이상이 심리적 치료법(IAPT)서비스에 대한 액세스를 개선하면서 가장 널리 사용되고 온라인 지원을 받는 ICT기반 플랫폼입니다. 이것은 증거 기반의 디지털 정신 건강 플랫폼으로서 디지털 ICT기반 프로그램을 제한적이지만 정기적으로 교육 받은 인간 지원자의 연락처와 함께 제공합니다. 그것은 일상적인 임상 치료에서 규모에 맞게 배치된 매우 적은 정신 건강 서비스 중 하나이다. SilverCloudHealth는 현재 전 세계적으로 가장 큰 실제 환자 사용자 기반을 보유하고 있습니다. 이 플랫폼은 30개 이상의 치료 프로그램을 제공하여 다양한 범위의 웰빙과 정신 건강에 걸친 증상을 개선하고 증상의 심각성을 판단하는 데 도움을 줍니다. 그 프로그램들은 수면, 회복력, 우울증, 불안 그리고 만성적인 건강 상태를 포함한다.
"마이크로 소프트와의 공동 연구를 통해 SilverCloudHealth는 디지털 정신 건강 플랫폼을 더욱 향상시키기 위해 최신 인공 지능 및 기계 학습을 활용할 수 있습니다. 결과적으로, 우리는 치료를 개인화하고, 더 일찍 개입하고, 더 효과적인 치료를 제공하기를 바란다. 이는 궁극적으로 더 많은 사람들이 정신적, 행동적 건강 상태를 개선하는 데 도움이 될 것입니다."-SilverCloudHealth의 CEOKenCahill
확률론적 기계 학습 프레임워크를 통한 환자 행동 이해
다분야의 연구를 바탕으로, 우리는 기계 학습과 인공 지능을 이용하여 개인화된 정신 건강 개입에 대한 이해를 가속화하고 있다. 확률론적 기계 학습과 의료에 대한 수년 간의 전문 지식을 활용하여, 우리는 이미 한 연구 분야에서 유망한 결과를 얻고 있다. 그것은 사람들이 온라인 환경에서 CBT에 참여하는 방법에서 다양한 유형의 행동 패턴을 표현하는지 여부를 조사하고 있다. 다양한 유형의 관여 행동을 보다 깊이 이해함으로써 확률론적 시스템 학습 프레임워크가 효과적인 전략을 식별하는 데 도움이 될 수 있다는 것이 그 견해입니다. 이를 통해 콘텐츠를 개인화하거나 CBT프로그램을 제공하여 각 환자를 개별적으로 더 잘 충족시킬 수 있을 것이다. 당사의 연구에 대한 자세한 내용은 ProjectTalia페이지를 참조하십시오.