感情的な AI: なぜそれがデジタル ヘルスの未来なのでしょうか?

感情 AI について聞いたことがありますか?感情 AI は、機械が人間の感情を理解できるようにするコンピューター サイエンスの分野です。 MIT メディア ラボとロザリンド ピカード博士は、この分野の主要な革新者です。彼らの仕事を通じて、機械が共感力を育むのを助けるというアイデアが生まれました。

共感は多くの条件が付いた複雑な概念ですが、基本的なレベルでは、他人の感情状態を理解することを意味します。理論的には、機械がこのレベルの理解を達成できれば、人間により良いサービスを提供できるようになるでしょう。特にヘルスケアなどの分野では、共感AIの適用は非常に大きな影響を与える可能性があります。

感情 AI は医療現場でどのように活用できますか?

感情 AI にはさまざまな種類があります。 1つ目は人間の感情を検出します。メンタルヘルスケアの分野では、このテクノロジーは診断に大きな可能性を秘めています。身体の健康に関しては、がんなどの病気に対する回復力を監視するために使用できる可能性があります。これは特に、全体的かつ統合的なケアの重要性が現在広く認識されているため、有益です。

次のレベルの感情 AI は、人間の感情を検出するだけでなく、それに応じて反応することもできます。良い例は、認知症の人への使用です。認知症の人は自分の感情状態を理解することが難しく、自分の感情を介護者に伝えるのがさらに難しい場合があります。このため、介護者には常に介護者の感情を読み取って解釈するという大きな負担がかかり、特にすでに負担が多すぎる場合には困難な作業となります。

これにより、感情 AI が、顔の表情、言葉による合図、行動など、自己評価にあまり依存しない生体測定や心理測定を研究する機会が開かれます。感情 AI は、介護者が伝えるものと同等かそれ以上のレベルで、人の能力の状態を予測できます。 LUCID の使用例では、このデータは、認知症の精神症状の治療に役立つパーソナライズされた音楽を厳選するために使用されます。

これにより、介護者の共感が高まる可能性があります。介護者は燃え尽き症候群のレベルが増大することに直面しており、このようなモニタリングを受けている間に疲労を経験する可能性があります。人工知能の助けを借りて、患者により良いケアを提供し、介護者の体力を高めることが可能になります。

感情 AI に関する落とし穴や懸念事項は何ですか?

人工知能が人間の感情と関連している場合、多くの人が警告を発するのは当然です。機械が感情を理解すれば、知覚力を獲得し、おそらく人間の感情を操作できるだろうという直感的な反応（テレビやハリウッドに由来）があります。それは当然の懸念ですが、同時に、これらのマシンの活躍の場は非常に限られています。この情報をより有効に活用するには、データを取得できる責任ある AI をトレーニングすることが重要です。だからこそ、人工知能の分野では責任ある倫理が促進されなければなりません。

テクノロジーとコンピューターは政府の法律よりも早く発展しているため、政策にギャップが生じる可能性があります。ここで AI For Good のような基盤が役に立ちます。これらのフレームワークと制度は、職業倫理を発展させ、前向きな AI 文化を促進するのに役立つため、重要です。

バイアスは、人工知能コミュニティのもう 1 つの懸念事項です。データセットが 1 つのタイプの母集団に偏っている場合、より大きな母集団に推定したときに AI の信頼性は低くなります。データ収集の多くの取り組みでは、特定のタイプの人々、つまり治験に自発的に参加する人、または特定の製品を購入できるお金を持っている人をターゲットにするように AI をトレーニングします。このグループに属さない人々の感情を確実に予測できるでしょうか?これは人工知能が直面する一般的な難題であり、この分野の専門家が回避するために非常に苦労している問題です。

幸いなことに、感情 AI の偏見を防ぐ戦略があります。あらゆる階層の人々から参加者の遺体やサンプルをできるだけ積極的に収集することが重要です。これらのデータ収集をできるだけ広範囲に配布するよう努力する必要があります。偏見に対処するもう 1 つの方法は、AI をトレーニングするための真の電動製品を開発することです。この製品は、安価で簡単にアクセスでき、できるだけ多くの文化的表現をカバーできるように世界中に配布されています。

感情 AI は現在デジタル ヘルスでどのように使用されていますか?

このテクノロジーの利点は、医師の能力を超えて患者の生活に統合できることです。私たちが垂直的で人間中心のアプローチに移行するにつれて、このギャップは人工知能の使用によって埋められ始める可能性があります。統合ケアの台頭により、多くのデジタルヘルス企業が感情 AI を活用しています。

Twill (旧称 Happify) は、メンタルヘルス分野における感情 AI の一例です。同社のスマート治療プラットフォームは人工知能を使用して、人の健康上のニーズを理解し、一連の行動を推奨します。その健康チャットボットは、個別化されたケアとサポートを共感的な方法で提供できるように訓練されています。

LUCID はまた、人工知能レコメンデーション システムを使用して、人々の精神状態に基づいて音楽を推奨します。生体認証と自己評価データを入力として使用して、ユーザーの感情状態を分類します。音楽に対する人々の感情や反応を理解することで、より適切な支援ができるようにアルゴリズムが調整されます。

感情 AI は恐ろしいように聞こえるかもしれませんが、従来の医療モデルでは時々実現できない患者ケアのギャップを埋めるのにも役立ちます。患者のモニタリングと長期にわたるケアには、多大な人的リソースが必要です。ある医師は、「長期にわたる個人中心のケア計画の構築と維持は、本当に大変な作業です。それには多くのリソースが必要です。医療提供者にかかるコストが、医療提供者から得られる利益を上回っていれば別です。」

機械がより共感できるようになるのが早ければ早いほど、デジタル健康ツールはより優れたものになるでしょう。テクノロジーがあらゆる瞬間に人々を真に理解し、共感できるようになれば、多くの機会が開かれるでしょう。患者の状態がより深く理解されれば、より良い治療が可能になる可能性があるため、感情 AI はデジタル ヘルスの最も重要な柱の 1 つです。

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