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मानसिक स्वास्थ्य AI मॉनिटर

AI-संचालित हस्तक्षेपों के साथ बहु-आयामी कल्याण मूल्यांकन

🔬 अभी आज़माएं

मानसिक स्वास्थ्य AI क्या है?

मानसिक स्वास्थ्य AI प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, भावना विश्लेषण और व्यवहार पैटर्न का उपयोग करके अवसाद, चिंता और PTSD जैसी स्थितियों के प्रारंभिक संकेतों का पता लगाता है।

यह क्यों महत्वपूर्ण है? दुनिया भर में 1 अरब से अधिक लोग मानसिक स्वास्थ्य स्थितियों से पीड़ित हैं फिर भी अधिकांश के पास देखभाल तक पहुँच नहीं है।

📖 गहराई से जानें

उपमा 1

एक ऐसे मौसम स्टेशन की कल्पना करें जो तूफान आने से पहले भविष्यवाणी करने के लिए तापमान, आर्द्रता, हवा और बैरोमीटर के दबाव पर नज़र रखता है। मानसिक स्वास्थ्य एआई उसी तरह काम करता है - लेकिन वायुमंडलीय सेंसर के बजाय, यह आपकी नींद के पैटर्न, गतिविधि स्तर, सामाजिक कनेक्शन और तनाव संकेतों को ट्रैक करता है। जिस तरह बैरोमीटर की बूंद आने वाले तूफान की चेतावनी देती है, उसी तरह आपके 'व्यवहारिक मौसम' में अचानक गिरावट एआई को सचेत करती है कि मानसिक स्वास्थ्य संकट विकसित होने से पहले हस्तक्षेप की आवश्यकता हो सकती है।

उपमा 2

मानसिक स्वास्थ्य एआई को अपनी भावनात्मक भलाई के लिए एक फिटनेस ट्रैकर की तरह सोचें। एक फिटनेस ट्रैकर आपको शारीरिक स्वास्थ्य स्कोर देने के लिए आपकी हृदय गति, कदम और नींद पर नज़र रखता है। मानसिक स्वास्थ्य एआई आपके दिमाग के लिए भी ऐसा ही करता है - यह 'वेलबीइंग स्कोर' बनाने के लिए आपके मूड पैटर्न, सामाजिक जुड़ाव, तनाव प्रतिक्रियाओं और दैनिक दिनचर्या पर नज़र रखता है। जब वह स्कोर गिरना शुरू हो जाता है, तो एआई एक निजी प्रशिक्षक की तरह काम करता है, जो साक्ष्य-आधारित अभ्यास (सीबीटी तकनीक, दिमागीपन, शारीरिक गतिविधि) का सुझाव देता है ताकि चीजें खराब होने से पहले आपको वापस लौटने में मदद मिल सके।

🎯 सिम्युलेटर टिप्स

शुरुआती

शुरुआती मोड से शुरू करें - नींद, गतिविधि और सामाजिक स्लाइडर्स को समायोजित करें यह देखने के लिए कि जीवनशैली सीधे आपके भलाई रडार चार्ट को कैसे प्रभावित करती है

मध्यम

जैसे-जैसे अधिक डेटा बिंदु एकत्र होते हैं, एआई कॉन्फिडेंस स्कोर बढ़ता है - सटीक मूल्यांकन करने के लिए इसे समय की आवश्यकता होती है

विशेषज्ञ

नीचे की ओर ईसीजी-शैली की पल्स लाइन समग्र मनोदशा को दर्शाती है - जब स्वास्थ्य बेहतर होता है तो यह अधिक सहज होती है, तनाव के दौरान अधिक अनियमित होती है

📚 शब्दावली

Digital Phenotyping
मानसिक स्वास्थ्य स्थिति का अनुमान लगाने के लिए स्मार्टफोन सेंसर डेटा (स्क्रीन समय, गतिविधि, टाइपिंग पैटर्न) का उपयोग करना। हार्वर्ड में जॉन टोरस द्वारा विकसित, यह सक्रिय स्व-रिपोर्ट की आवश्यकता के बिना निष्क्रिय, निरंतर निगरानी को सक्षम बनाता है।
CBT Chatbot
एआई संवादी इंटरफ़ेस (उदाहरण के लिए, वोएबोट) के माध्यम से संज्ञानात्मक व्यवहार थेरेपी तकनीक प्रदान करता है। नैदानिक ​​​​परीक्षणों से पता चलता है कि ये उपकरण अवसाद और चिंता के लक्षणों को काफी हद तक कम कर सकते हैं।
Sentiment Analysis
एनएलपी तकनीक पाठ में भावनात्मक स्वर का पता लगाती है, जिसका उपयोग सोशल मीडिया पोस्ट में अवसाद की जांच करने और मूड में बदलाव के लिए रोगी जर्नल प्रविष्टियों की निगरानी के लिए किया जाता है।
PHQ-9
रोगी स्वास्थ्य प्रश्नावली - मानक 9-आइटम अवसाद स्क्रीनिंग उपकरण, जिसे अक्सर एआई निगरानी के लिए डिजीटल किया जाता है। स्कोर 0-27 के बीच होता है, जिसमें 10+ मध्यम अवसाद का संकेत देता है जिसके लिए उपचार की आवश्यकता होती है।
Crisis Detection
एआई टेक्स्ट पैटर्न से लेकर मानवीय हस्तक्षेप तक बढ़ते आत्मघाती विचार या संकट की पहचान करता है। जीवन बचाने के लिए संकटग्रस्त टेक्स्ट लाइनों और सोशल मीडिया प्लेटफार्मों द्वारा उपयोग किया जाता है।
Therapeutic Alliance
रोगी और चिकित्सक के बीच विश्वास का रिश्ता - एआई थेरेपी प्रभावशीलता के लिए एक महत्वपूर्ण प्रश्न है। शोध से पता चलता है कि एआई टूल के साथ जुड़ाव तब सबसे अधिक होता है जब वे सहानुभूति और निरंतरता प्रदर्शित करते हैं।
EMA
पारिस्थितिक क्षणिक मूल्यांकन - वास्तविक समय, मोबाइल संकेतों के माध्यम से व्यवहार और अनुभवों का बार-बार नमूनाकरण। मूड के उतार-चढ़ाव को कैप्चर करता है जो पारंपरिक साप्ताहिक सर्वेक्षणों में छूट जाता है।
Biomarker Detection
एआई मानसिक स्वास्थ्य संकेतकों के लिए आवाज के पैटर्न, चेहरे के भाव या शारीरिक डेटा का विश्लेषण करता है। आवाज विश्लेषण पिच, लय और ऊर्जा में परिवर्तन से 80%+ सटीकता के साथ अवसाद का पता लगा सकता है।
Algorithmic Bias
जोखिम है कि मानसिक स्वास्थ्य एआई जनसांख्यिकी में अलग-अलग प्रदर्शन करता है, संभावित रूप से स्वास्थ्य संबंधी असमानताएं बिगड़ती हैं। मुख्य रूप से पश्चिमी आबादी का प्रशिक्षण डेटा विविध संस्कृतियों के लिए सामान्यीकृत नहीं हो सकता है।
Augmented Therapy
एआई मानव चिकित्सकों को प्रतिस्थापित करने के बजाय अंतर्दृष्टि और निगरानी के साथ समर्थन कर रहा है। चिकित्सकों को सत्रों के बीच रोगी की प्रगति दिखाने वाले डैशबोर्ड प्राप्त होते हैं, जिससे अधिक लक्षित हस्तक्षेप सक्षम होते हैं।
Wellbeing Score
मानसिक स्वास्थ्य स्थिति का समग्र मूल्यांकन प्रदान करने के लिए नींद की गुणवत्ता, शारीरिक गतिविधि, सामाजिक संपर्क, तनाव के स्तर और मनोदशा का संयोजन करने वाला एक समग्र मीट्रिक।
Digital Detox
मानसिक स्वास्थ्य में सुधार के लिए स्क्रीन समय और डिजिटल डिवाइस के उपयोग में जानबूझकर कमी करना। शोध से पता चलता है कि सोशल मीडिया का अत्यधिक उपयोग बढ़ती चिंता और अवसाद के लक्षणों से संबंधित है।
Mindfulness
साक्ष्य-आधारित ध्यान अभ्यास वर्तमान-क्षण जागरूकता पर ध्यान केंद्रित करता है। एआई-निर्देशित माइंडफुलनेस ऐप्स उपयोगकर्ता के तनाव के स्तर और प्राथमिकताओं के आधार पर वैयक्तिकृत सत्र प्रदान करते हैं।
Behavioral Activation
सीबीटी तकनीक अवसाद से निपटने के लिए सकारात्मक गतिविधियों में संलग्न होने को प्रोत्साहित करती है। एआई सिस्टम गतिविधि वापसी पैटर्न का पता लगा सकता है और विशिष्ट व्यवहार सक्रियण अभ्यास सुझा सकता है।

🏆 प्रमुख व्यक्ति

Alison Darcy (2017)

स्टैनफोर्ड मनोवैज्ञानिक जिन्होंने वोएबोट बनाया, यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षणों में अवसाद के लक्षणों को कम करने के नैदानिक ​​​​साक्ष्य के साथ पहले एआई सीबीटी चैटबॉट में से एक

Thomas Insel (2015)

एनआईएमएच के पूर्व निदेशक जिन्होंने मानसिक स्वास्थ्य के लिए डिजिटल उपकरणों की वकालत की और मनोरोग निगरानी और शीघ्र हस्तक्षेप के लिए स्मार्टफोन डेटा का उपयोग करने के लिए माइंडस्ट्रांग की सह-स्थापना की।

John Torous (2016)

हार्वर्ड मनोचिकित्सक डिजिटल फेनोटाइपिंग पर शोध का नेतृत्व कर रहे हैं - मानसिक स्वास्थ्य प्रकरणों की भविष्यवाणी करने के लिए निष्क्रिय स्मार्टफोन डेटा (टाइपिंग गति, जीपीएस, कॉल पैटर्न) का उपयोग करना

Munmun De Choudhury (2013)

जॉर्जिया टेक शोधकर्ता ने जनसंख्या-स्तरीय मानसिक स्वास्थ्य भविष्यवाणी के लिए सोशल मीडिया विश्लेषण का नेतृत्व किया है, जिसमें दिखाया गया है कि ट्विटर पर भाषा पैटर्न अवसाद की शुरुआत की भविष्यवाणी कर सकते हैं

David Mohr (2017)

नॉर्थवेस्टर्न प्रोफेसर IntelliCare प्लेटफ़ॉर्म सहित डिजिटल मानसिक स्वास्थ्य हस्तक्षेप विकसित कर रहे हैं - विशिष्ट मनोवैज्ञानिक कौशल को लक्षित करने वाले ऐप्स का एक सूट

Andrew Ng & Fei-Fei Li (2012)

एआई नेता जिनके मूलभूत मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विज़न कार्य ने गहन शिक्षण मॉडल को सक्षम किया है, अब मानसिक स्वास्थ्य के लिए भावना पहचान, आवाज विश्लेषण और व्यवहार पैटर्न का पता लगाने में उपयोग किया जाता है।

🎓 शिक्षण संसाधन

💬 शिक्षार्थियों के लिए संदेश

मानसिक स्वास्थ्य हमारे समय की निर्णायक स्वास्थ्य चुनौती है - 1 अरब से अधिक लोग मानसिक स्वास्थ्य स्थितियों से पीड़ित हैं, फिर भी चिकित्सकों की वैश्विक कमी का मतलब है कि अधिकांश को कभी भी पर्याप्त देखभाल नहीं मिलेगी। एआई यहां मानव चिकित्सकों की जगह लेने के लिए नहीं है, बल्कि इस असंभव अंतर को पाटने के लिए है। एलिसन डार्सी ने दिखाया कि सीबीटी देने वाला एक चैटबॉट अवसाद को काफी हद तक कम कर सकता है। जॉन टोरस ने साबित कर दिया कि आपका स्मार्टफोन मानसिक स्वास्थ्य प्रकरणों के घटित होने से पहले ही उनका अनुमान लगाने के लिए डेटा रखता है। जैसे ही आप इस सिम्युलेटर के साथ प्रयोग करते हैं, ध्यान दें कि भलाई के आयाम आपस में कितने जुड़े हुए हैं - नींद मूड को प्रभावित करती है, सामाजिक अलगाव तनाव को बढ़ाता है, और समय पर हस्तक्षेप नीचे की ओर जाने वाले सर्पिल को उलट सकता है। एआई इन पैटर्नों की लगातार निगरानी करता है, समय के साथ विश्वास पैदा करता है, ठीक उसी तरह जैसे एक वास्तविक डिजिटल फेनोटाइपिंग प्रणाली करती है। मानसिक स्वास्थ्य का भविष्य मानव और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच चयन करना नहीं है - यह दोनों को मिलाकर यह सुनिश्चित करना है कि किसी को अकेले मानसिक स्वास्थ्य संकट का सामना नहीं करना पड़े।

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