米国では、メンタルヘルスの不調を経験する人はおよそ成人の5人に1人に上り、生涯で少なくとも一度は経験します。しかし、問題は米国だけではありません。メンタルヘルスの不調は世界的な課題であり、ヨーロッパだけでも8,300万人が影響を受けています。人工知能（AI）を活用して、この課題に取り組めるとしたらどうでしょうか。
AIは、経済的繁栄から複雑な地球規模の課題の解決まで、ほぼあらゆる分野に応用できる万能の解決策として、ますます期待を集めています。AIがもたらす包括的な影響はまだ明らかではありませんが、メンタルヘルス分野での活用には、意外なほど明るい見通しがあります。その裏付けとなるのが、医学研究やパイロットプログラムです。
現在、AIは依然として支援手段にすぎません。しかし将来を見据えると、さらなる研究を支援し、データ利用の不透明さ、誤診、プライバシーへの懸念といった課題に対処すれば、その影響は大きなものになり得ます。
AIがもたらす特に注目すべき3つの利点を見ていきましょう。
早期発見
メンタルヘルスの不調を早期に発見することは、患者を迅速かつ効果的に治療するうえで極めて重要です。AIはすでに、ごく早期の段階でがんの可能性が高いことを示す兆候を検出できます。AIがあなたの話を聞くだけで、メンタルヘルスに関する同様の警告サインを知らせてくれるとしたらどうでしょうか。
メンタルヘルスの従来の診療では、主に本人が変化に気づいて申告することに加え、メンタルヘルス専門家による観察に頼っています。最近の2つの事例研究が示すように、AIは関連する症状に気づき、早期発見の手段となる可能性があります。
退役軍人は、メンタルヘルスの不調を発症するリスクが高い典型的な集団と考えられています。こうした変化を早期に捉えるため、国防高等研究計画局から資金提供を受ける企業Cogitoは、退役軍人のメンタルヘルスをモニタリングするアプリの試験に向け、米国退役軍人省と連携しました。
Companionというこのアプリは、ユーザーの声の音声と携帯電話の利用頻度を聞き取り、退役軍人の電話を24時間365日、受動的にモニタリングしました。抑揚、声の高さや強さ、話す量の変化に加え、電話の利用状況から、アプリはさまざまな行動指標を得ました。AIシステムはその指標を使い、ユーザーのメンタルヘルスに生じた重要な変化を検出しました。
Cogitoと同様、IBMもメンタルヘルスの早期発見にAIを活用しています。IBMの計算精神医学・神経画像グループは複数の大学とともに、2つの研究で患者の精神病発症を予測することを目指しました。精神病を発症した高リスク患者と発症しなかった患者の発話パターンの違いを検出するAIを構築しました。その検出には、自然言語処理（NLP）と呼ばれる手法を用いました。NLPは、発話や考えの一貫性など、さまざまな指標について患者の発話を分析し、精神病の発症を予測するモデルを作成しました。2つの研究を通じてこのAIシステムを訓練した結果、IBMは2つ目の研究グループで、遡及的な検出精度83％という驚くべき成果を上げました。これは、耳を傾けることの力を定量的に示すものでした。
利用しやすさ
2014年には、世界人口のおよそ45％が、人口10万人当たりの精神科医が1人未満の国に住んでいました。世界中の多くの人々にとって、治療を受けることは縁遠く、費用を負担できない場合もあるのは明らかです。
メンタルヘルス治療へのアクセス改善に加え、AIは個別化治療でも大きな役割を果たせます。たとえばGinger.ioは、その両方に取り組んでいます。AIと機械学習を、スタッフを擁する臨床ネットワークと組み合わせたオンラインプラットフォームで、利用者のニーズに合わせて提案を調整し、さまざまな治療を受けられるようにします。
たとえばアルゴリズムは、最も適した対応策として認知行動療法（CBT）を提案することがあります。CBTは、考え方や行動を捉え直し、問題への向き合い方を変えるのに役立つ、広く用いられている対話療法です。通常は長期間にわたって専門家のもとに何度も通う必要がありますが、利用者の居住地によってはそれが難しい場合があります。症状の重さに応じて、ほかにマインドフルネス訓練やレジリエンス訓練を勧めたり、資格を持つセラピストや認定精神科医につないだりすることもあります。
あらゆる兆候から、AIは助言、サービス、個別化治療へのアクセスの障壁を下げる重要な推進力になると考えられます。
偏見への恐れを軽減
メンタルヘルスをめぐる偏見は、助けを求めたり声を上げたりすることを強くためらわせる要因になり得ます。影響を受けている人の中には、偏見を恐れて、訓練を受けた専門家を含む他者に自分の状況を話したくない人もいるでしょう。長期的には、これが状況の悪化につながる可能性があります。
人間とは異なり、AIは関連する文化的規範や期待を伴う広い社会的枠組みの一部とは限りません。AIは、批判や意見に左右されず、全体として中立だと受け止められる可能性があります。
AIシステムに打ち明けるという選択肢は、かなり以前から手の届くところにありました。1966年に開発された基本的なNLPプログラムELIZAは、心理療法士の振る舞いや応答を再現しました。その後に登場した多くのチャットボットの先駆けであり、開発者の意図はWoebotの意図と特に近いものと見ることができます。
Woebotはインスタントメッセージアプリのように機能します。臨床研究心理学者のアリソン・ダーシー博士が開発し、Facebookに統合されたWoebotは、訓練を受けた専門家のように耳を傾けることを目指しています。繰り返し会話する中で個人について学び、その状況に合わせて質問を調整します。
Woebotは長い会話にも疲れず、いつでも話を聞くことができます。そして何より、利用者がどんな考えや不安を打ち明けても、批判しない存在だと受け止められています。その点でWoebotは、孤立感を和らげ、すぐに対話できる窓口を提供し、匿名で自分を表現できるようにすることで、ウェルビーイングの向上に貢献できます。
AIはまだメンタルヘルスの万能薬ではないかもしれませんが、この分野に大きく貢献する兆しは十分にあります。
