يواجه الأطباء النفسيون صعوبة في تشخيص الاكتئاب بدقة بسبب طبيعته المتغيرة والمعقدة. قد تختلف الأعراض بين شخص وآخر، وتتشابه أحيانًا مع حالات جسدية أو مزاجية أخرى. مع تطور الذكاء الاصطناعي، ظهرت محاولات لاستخدامه في تحليل اللغة الرقمية وسلوك المستخدم بهدف التعرف على علامات الاكتئاب المبكرة.
لكن هل يستطيع نظام خوارزمي فهم مشاعر الإنسان حقًا؟ وهل يمكن الاعتماد عليه في تقييم الصحة النفسية؟ تستعرض هذه المقالة هذه الأسئلة من منظور علمي وعملي، مع إبراز التحديات والفوائد.
كيف ترصد الخوارزميات مؤشرات الاكتئاب؟
تعتمد الخوارزميات على تحليل النصوص، نبرة الصوت، وتفاعل المستخدم مع التطبيقات أو وسائل التواصل. تلتقط نماذج التعلم الآلي أنماطًا لغوية مثل استخدام كلمات سلبية، تكرار ضمير “أنا”، أو بطء الردود.
كما تُحلل بعض الأنظمة التغيرات الصوتية مثل انخفاض النغمة أو البطء في الكلام. ويمكن أيضًا تتبع الإيقاع اليومي للنشاط على الهاتف الذكي، مثل عدد الخطوات أو فترات التفاعل، كمؤشر على التغيرات المزاجية.
تطبيقات عملية قيد الاستخدام
طورت شركات تقنية أدوات تراقب أنماط الكتابة والحديث لتقديم تنبيهات عند ظهور علامات مقلقة. على سبيل المثال، يستطيع بعض التطبيقات مراقبة محادثات المستخدم في تطبيقات الرسائل واكتشاف التغيرات التي قد تشير إلى اضطراب نفسي.
منصات مثل فيسبوك وإنستغرام بدأت باختبار خوارزميات تكتشف المنشورات المرتبطة بأفكار انتحارية أو اكتئابية وتوجه المستخدم لموارد الدعم.
في البيئة الطبية، استخدمت بعض العيادات أدوات ذكاء اصطناعي لتحليل استجابات المرضى أثناء جلسات التقييم، لكن فقط كدعم للقرار السريري، لا كأداة تشخيص رئيسية.
التحديات العلمية والتقنية
لا تزال دقة هذه النماذج محدودة، خاصةً عندما تتعامل مع ثقافات أو لغات متعددة. تميل الخوارزميات إلى إنتاج نتائج دقيقة فقط إذا كانت قد درّبت على بيانات متنوعة وشاملة.
في بعض الحالات، قد تفسر الخوارزميات المزاح الأسود أو تعبيرات الحزن المؤقت على أنها علامات اكتئاب، مما يؤدي إلى إنذارات خاطئة.
الأصعب من ذلك أن الاكتئاب لا يعبر دائمًا عن نفسه بالكلمات، بل قد يتجلى في انسحاب صامت لا يمكن للخوارزميات رصده.
القضايا الأخلاقية: الخصوصية والرقابة
تثير هذه التطبيقات مخاوف حول الخصوصية. هل يحق لتطبيقات الهاتف مراقبة المحادثات الخاصة أو تحليل الصوت دون إذن صريح؟ وهل يملك المستخدم التحكم في بياناته النفسية التي يُستنتجها من سلوكه؟
لا بد من وضع معايير أخلاقية واضحة تنظم جمع البيانات وتحليلها، وتفرض الشفافية الكاملة في كيفية استخدامها.
كما يجب تحديد حدود تدخل الخوارزميات في القرار الطبي، حتى لا يتم استبدال العلاقة الإنسانية بين المعالج والمريض بخوارزميات غير واعية بالأبعاد العاطفية والاجتماعية المعقدة.
دور الذكاء الاصطناعي كمساعد لا كمُشخِّص
عوضًا عن الاعتماد الكامل على الآلة، يُفضل استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة مساعدة للطبيب النفسي. يمكن للنموذج اقتراح تحليلات أولية، أو مراقبة التغيرات بمرور الوقت، أو دعم عملية اتخاذ القرار.
يفيد الذكاء الاصطناعي خصوصًا في الرصد المبكر، حين لا تكون الأعراض واضحة بعد. كما يساعد في تقليل الوقت الذي يحتاجه المعالج لجمع الملاحظات ومراجعة البيانات المتراكمة.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي فهم المشاعر حقًا؟
رغم التقدم، لا يمتلك الذكاء الاصطناعي وعيًا أو مشاعر. يمكنه اكتشاف الأنماط، لكنه لا يفهم السياق العاطفي العميق كما يفعل الإنسان.
يفتقد النظام القدرة على إدراك التجربة الشخصية التي يعيشها الفرد، أو تفسير مشاعره ضمن بيئته الثقافية والاجتماعية.
لكن ما يملكه من قدرة على المعالجة السريعة والتحليل الواسع قد يجعله مساعدًا مفيدًا في الجوانب التقنية للمتابعة.
مستقبل واعد… لكن بحذر
يتجه الباحثون لتطوير خوارزميات أكثر تنوعًا وشمولًا، تأخذ في الحسبان عوامل الثقافة، اللغة، ونمط الحياة. كما يعمل البعض على دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات الواقع الافتراضي لتوفير جلسات علاجية تفاعلية.
ورغم أن هذه التقنيات تُظهر نتائج واعدة، إلا أن اعتمادها على نطاق واسع يتطلب تجريبًا سريريًا دقيقًا ومراقبة صارمة لضمان عدم التسبب بضرر نفسي غير مقصود.
يمثل استخدام الذكاء الاصطناعي في الطب النفسي نقلة تكنولوجية مهمة، لكنه لا يجب أن يحل محل العلاقة الإنسانية بين المريض والمعالج. يمكن للخوارزميات أن تقدم دعمًا موضوعيًا، لكنها تظل أدوات، لا بد من استخدامها ضمن إطار أخلاقي وإنساني.
الفهم الحقيقي للاكتئاب لا يتحقق فقط عبر البيانات، بل يتطلب حضورًا بشريًا قادرًا على التعاطف، الإصغاء، والتقدير العميق لما يعيشه الآخر.
