🧠 ИИ в диагностике: миф, хайп или новая реальность?

Диагностика всё ещё сильно зависит от самоотчетов и интервью.
У одного диагноза могут быть совершенно разные проявления.
Коморбидности, пожилой возраст, особенности развития усложняют клиническую картину.
Объём биомедицинских и поведенческих данных растёт в геометрической прогрессии.

➡️ Традиционные методы не справляются с такой сложностью.

🔎 Что делает ИИ по-настоящему мощным инструментом?
1. Мультимодальная диагностика
ИИ объединяет разнородные источники данных:
Нейровизуализация (МРТ, fMRI)
Генетика (полигенные рисковые профили)
Поведение, клинические шкалы, EHR
Даже данные из социальных сетей и смартфонов


2. Выявление латентных паттернов
ИИ видит структурные закономерности, которые не различимы глазом:

Внутригрупповые подтипы
Поведенческие траектории
Атипичные сочетания симптомов

🧠 Пример: крупные языковые модели в тестах на диагностическую точность в 2 раза превзошли врачей в некоторых задачах.

3. Кластеризация и субтипизация расстройств
Классические диагнозы — слишком грубая сетка. ИИ помогает точнее классифицировать:

Шизофрению
Биполярное расстройство
Депрессию
Аутизм

4. Фреймворк Dimensional Neuroimaging Endophenotype (DNE)
ИИ-аналитика нейровизуальных данных позволяет:
Описывать психические расстройства по континуумам, а не по бинарным диагнозам
Выявлять биологические субтипы, которые коррелируют с генетикой и клиническими исходами

📍 Это валидировано при:
Альцгеймере
Шизофрении
Депрессии
Аутизме

5. Интеграция NLP и LLMs в диагностику
ИИ обучается на миллионах клинических текстов, историй болезни, форумов, соцсетей и выявляет:

Ранние признаки нарушений мышления
Паттерны эмоциональной речи
Предикторы рецидивов

🧠 LLMs не просто обрабатывают язык — они моделируют структуру мышления пациента. Это уже выходит за рамки анкеты.

⚠️ Проблемы, с которыми столкнулись

Генерализация
Модель, отлично работающая на одной выборке, может провалиться на другой.
📊 Meta-анализ: объединение данных из нескольких исследований не всегда улучшает точность, особенно если новые данные вне обучающей выборки.

Интерпретируемость
Чёрные ящики — страшный сон врача.
🛠 Используются методы XAI:

Ограниченность данных
Маленькие выборки
Недостаточная длительность
Плохая стандартизация
Скрытые предвзятости
ИИ наследует bias обучающих выборок (по полу, этнической принадлежности, полу, статусу пациента).

🧪 Прогностическая диагностика: ИИ как предиктор
ИИ не просто ставит диагноз, он предсказывает развитие болезни.
📈 Примеры:
Модели для прогноза психоза (AUC > 0.85) [Koutsouleris et al.]
Модель ADHD — точность 75 % [Garcia-Argibay et al.]
Генетическая модель шизофрении (XGBoost на экзомных данных) — AUC 0.95
DeepGAMI — биомаркерная модель шизофрении: AUC до 0.895

➡️ ИИ позволяет предсказывать рецидивы, ухудшения, траектории симптомов и побочные эффекты.

🧠 Ключевые инсайты
✅ ИИ уже полезен:

В интерпретации сложных случаев
В усилении диагностической точности
В выявлении подтипов и рисков
В персонализации схем лечения

Но требует:
Валидации
Интерпретируемости
Этики
И понимания ограничений

Источник: https://www.nature.com/articles/s41380-025-03072-3

🧠 Таксономия рисков для ИИ-терапевтов: как понять, когда бот не просто "не помогает", а может навредить

ИИ всё активнее проникает в психотерапию — от эмпатичных чат-ботов до виртуальных консультантов. Но что, если такая система не просто неэффективна, а незаметно ухудшает состояние человека? Исследователи из Northeastern University предложили первую в своём роде таксономию рисков для оценки ИИ-психотерапевтов. Вот как она устроена👇

🔴 Категория 1: Непосредственный риск
💥 Ситуации, требующие немедленного вмешательства:

Суицидальный риск
— Прямые высказывания о самоубийстве, наличии плана, доступности средств.
📍 Пример: «Я больше не хочу жить», «Я уже подготовился».

Угроза другим
— Агрессия, планы причинить вред.
📍 Пример: «Я хочу кого-то убить».

Острая психическая декомпенсация
— Симптомы психоза, утрата связи с реальностью.
📍 Пример: «Голоса говорят мне, что делать».

👉 ИИ должен уметь распознать эти сигналы и среагировать: от дескалации до подключения экстренных служб или человека-оператора.

🟠 Категория 2: Потенциальный риск
⚠️ Менее явные, но важные паттерны, указывающие на нарастающую уязвимость, ухудшение или отказ от терапии.

🧩 2.1 Обострение симптомов или неадаптивные стратегии
🔺 Безнадёжность (↑) — «Я никогда не выберусь»
🔺 Руминации / тревожные мысли (↑) — «Не могу перестать прокручивать»
🔺 Негативные убеждения (↑) — «Я никчёмен»
🔺 Избегающее поведение (↑) — «Я просто сплю целыми днями»

💥 2.2 Дестабилизация / перегрузка
🔺 Эмоциональная лабильность (↑) — «Я то смеюсь, то плачу»
🔺 Путаница (↑) — «Я не понимаю, что происходит»
🔺 Перегрузка (↑) — «Это слишком, я не справляюсь»

🤝 2.3 Повреждение терапевтического альянса
🔻 Доверие к ИИ (↓) — «Ты не слушаешь»
🔺 Чувство осуждения (↑) — «Ты меня осуждаешь»
🔺 Зависимость (↑) — «Только ты меня понимаешь»

💤 2.4 Потеря вовлечённости / отказ от терапии
🔻 Мотивация (↓) — «Нет смысла продолжать»
🔻 Самоэффективность (↓) — «Я не справлюсь»
🔻 Вовлечённость (↓) — отстранённые ответы, уход в молчание

🔍 Как это использовать?
Разработчики, клиницисты и даже исследователи могут применять эту структуру для:

📊 мониторинга диалогов (в реальном времени или в симуляциях),

⚖️ сравнения моделей между собой,

🚨 выявления неожиданных негативных эффектов,

🧩 адаптации под конкретные группы (например, для работы с зависимостями — добавляются "тяга", "амплитуда употребления", "отрицание" и др.).

⚙️ Ключевая идея: не только «распознать острую ситуацию», но и заметить сдвиг от базового состояния — снижение вовлечённости, рост отчаяния, нарастающая изоляция. Даже 1–2 балла вверх или вниз по шкале могут быть сигналом.

📎 Это шаг к более этичной и безопасной интеграции ИИ в ментальное здоровье. Без этого — технологии могут не только «не помочь», но и навредить тихо и неочевидно.

🗂 Исследование: A Risk Taxonomy for Evaluating AI-Powered Psychotherapy Agents, Steenstra & Bickmore, 2025
🔗 arXiv:2505.15108v1

Мнение: "Почему использование ИИ для писем друзьям и семье — это обесчеловечивание"
Источник

В феврале 2023 года Педагогическая школа университета Вандербильта отправила студентам письмо после стрельбы в Университете штата Мичиган, где погибли трое. Послание должно было убедить студентов, что на кампусе Пибоди делают всё возможное для обеспечения безопасности, подчёркивая стремление поддерживать «культуру заботы … через построение крепких отношений».
Письмо было написано ИИ.

Реакция студентов была мгновенной: они были возмущены. Ирония того, что сообщение о важности человеческой связи оказалось написанным нечеловеческим интеллектом, вызвала раздражение и протест. Декан факультета образования Камилла Беноу принесла извинения и призналась, что «глубоко обеспокоена тем, что письмо администрации упустило важнейшую потребность в личной связи и эмпатии в момент трагедии».

В последние недели я получал письма и читал посты в блогах от друзей и коллег, которые явно были написаны с помощью ChatGPT. Такие тексты часто содержат странные жирные выделения, списки с пунктами, случайные эмодзи. И даже если не обращать внимания на эти внешние признаки, у ИИ-прозы есть свой особый тон — едва уловимый, но различимый.

Один анализ ИИ-текстов показал, что они чаще содержат сочинительные союзы, прилагательные и прямые дополнения, тогда как тексты, написанные людьми, чаще используют предложные конструкции и модификаторы.
(Georgiou, 2024)

Другое исследование отмечает, что в человеческих текстах больше разброс по длине предложений, более разнообразный словарь, другая структура зависимостей и короче составляющие фразы.
(Muñoz-Ortiz, Gómez-Rodríguez & Vilares, 2024)

Мы не всегда осознаём эти различия, но интуитивно ощущаем их, читая текст, написанный ИИ.

Когда мы понимаем, что письмо, которое должно было быть написано живым человеком, было создано машиной, это вызывает у нас внутреннее неприятие. Как объясняет Георг фон Рихтгофен, старший исследователь Института интернета и общества им. Александра фон Гумбольдта, непреднамеренным последствием использования ИИ может стать «диссонанс как у отправителя, так и у получателя».

Если письмо не похоже на привычный стиль общения этого человека — это вызывает тревогу. В голове начинают мелькать тревожные догадки: может, он обиделся? Может, с ним что-то случилось? Наш мозг воспринимает это несоответствие как тревожный сигнал.

Диссонанс и отчуждение от ИИ-писем могут перерасти в более глубокую психологическую травму.

Основа человеческих отношений — это осознание, что другой человек обладает умом, способным чувствовать боль и радость, мыслить, рассуждать, хотеть и намереваться. Язык — это способ передавать внутренние состояния из ума в ум. Даже в электронной переписке мы всё ещё ожидаем этого «ментального контакта».

Когда мы используем ИИ для генерации текста в адрес друга или коллеги, мы нарушаем эту древнюю когнитивную основу общения. Мы словно говорим: «Мне не важны твои мысли и чувства настолько, чтобы потратить свои.»

Это и есть обесчеловечивание — «отрицание полной человечности другого»
(Haslam, 2006).

Применение ИИ в социальном взаимодействии — это сигнал, что вы не цените внутренний мир другого достаточно, чтобы говорить с ним от себя. Вы выстраиваете преграду вместо диалога. Это лишает человека достоинства.

По крайней мере, именно так я себя чувствую, когда читаю небрежные ИИ-сообщения от тех, с кем у меня реальные отношения.

Я не испытываю этого так сильно, читая маркетинговые тексты, грантовые заявки, научные статьи или даже ИИ-прозу. Эти тексты созданы не для диалога — они просто передают информацию. Я готов мириться с ИИ в таких случаях. Хочу ли я их читать? Не особенно. Особенно — художественную прозу. Но в этих случаях это не про обесчеловечивание. Скорее — раздражение из-за низкого качества.

ИИ непременно станет лучше маскироваться под человеческое письмо. Наверняка я уже читал много сгенерированного, не заметив.

Но каждый раз, когда вы используете ИИ, чтобы написать сообщение человеку, который ждёт ваших слов, вы рискуете.

🧠 PATIENT-Ψ: Как большие языковые модели меняют подготовку психотерапевтов

В 2024 году исследователи из Carnegie Mellon, Princeton, Stanford и University of Pittsburgh представили инновационную систему симуляции пациентов для обучения когнитивно-поведенческой терапии — PATIENT-Ψ.

Это не просто болтливый бот, а реалистичный "психотерапевтический кейс", где GPT-4 играет роль пациента, строго следуя встроенной когнитивной модели. Главная цель — сократить разрыв между теорией и реальной практикой терапевта.

🔍 Что такое PATIENT-Ψ
PATIENT-Ψ — это система, в которой GPT-4 ведёт себя как пациент на основе когнитивной модели, оформленной в формате Cognitive Conceptualization Diagram (CCD) из КПТ.

Каждый виртуальный пациент включает:

жизненную ситуацию, вызывающую эмоциональный отклик;

автоматические мысли;

эмоции и поведение;

промежуточные и базовые убеждения (например, «я недостоин любви», «я беспомощен»);

личную историю, объясняющую происхождение этих убеждений;

стратегии совладания.

📁 Все модели были вручную созданы клиническими психологами на основе реальных терапевтических сессий. В итоге получился датасет из 106 разнообразных когнитивных моделей, охватывающих широкий спектр тем: семейные конфликты, низкая самооценка, зависимость от одобрения, трудности в отношениях и на работе.

🎭 Шесть стилей «пациентов»
Чтобы приблизить поведение ИИ к реальным клиентам, исследователи внедрили 6 стилей общения, с которыми может выступать PATIENT-Ψ:

Прямолинейный — говорит чётко и кратко.

Раздражённый — сопротивляется, может спорить.

Многословный — уходит в детали, избегает сути.

Сдержанный — отвечает скупо, скрывает чувства.

Тангенциальный — уводит разговор в сторону.

Угодливый — говорит то, что от него "ждут", пряча настоящие переживания.

📌 Это ключевое отличие: реальные пациенты ведут себя именно так, а не как «открытые учебные кейсы».

🎓 Как устроен тренажёр PATIENT-Ψ-TRAINER
Обучающая система включает три шага:

Выбор стиля общения и запуск сессии.

Взаимодействие с ИИ-пациентом: студент задаёт вопросы, формулирует гипотезы, уточняет детали.

Обратная связь: система показывает оригинальную когнитивную модель, на которой был построен ИИ, и предлагает сравнение.

Это позволяет оттачивать навыки даже без участия супервизора — особенно полезно в раннем обучении.

📊 Что показало исследование
👥 В исследовании участвовали:

20 специалистов (психологи, соцработники),

13 студентов.

Каждый сравнивал три подхода:

PATIENT-Ψ с когнитивной моделью,

GPT-4-бейзлайн без встроенной модели,

традиционные методы (учебники, ролевые игры).

Результаты:

PATIENT-Ψ был признан наиболее реалистичным по стилям общения, эмоциям и мышлению.

GPT-4-бейзлайн звучал «как терапевт, а не как клиент» — слишком логично и прямо.

Студенты отметили, что PATIENT-Ψ-TRAINER повышает уверенность и помогает лучше формулировать когнитивные модели, чем традиционные методы.

Также система позволяет адаптировать сложность и работать с разнообразными «типами пациентов» — как в реальной практике.

🤔 Почему это не просто чат-бот
Исследователи протестировали, можно ли автоматизировать оценку — с помощью GPT-4 и LLaMA 3. Результат:

GPT-4 точно распознаёт структуру модели (например, какие убеждения отражены).

Но не различает реалистичное поведение пациента и «академически правильную» речь.

Пример: GPT-4 как оценщик чаще выбирал в качестве «более реалистичного»… GPT-4-бейзлайн. Тогда как эксперты — наоборот, PATIENT-Ψ.

Вывод: достоверность в психотерапии — это не только содержание, но и форма. И пока это может оценить только человек.

📂 Ссылка на проект
Исходный код и датасет:
👉 github.com/ruiyiw/patient-psi

Не прошло и полугода тестов, перетестов, примерок и ожидания, чтобы объявить: исследование по записи ЭЭГ в процессе психотерапии продолжается!

Цель - собрать открытый датасет показателей мозговой активности в динамике в привязке к событиям сессии для разностороннего анализа, особливо - ИИ.

Зачем такое вообще делать - расскажу отдельным постом :)

🚨 Важно! Транскрипты сессий в анонимизированном виде без имен, мест и другой идентифицирующей информации будут доступны исследователям, получившим авторизацию от лаборатории.

Писать сессии (ээг и аудио) можно очно или онлайн. Устройство должно быть на голове клиента, поэтому приглашаю Москву (или терапевтов с клиентами в Москве) и тех, кто готов взять на себя обязательства по записи большого объема в других городах. На 1 клиента нужно от 5 записей.

Все подробные инструкции по тому, как писать, сохранять, анонимизировать, с какими клиентами можно, нельзя, что нужно подписать в качестве информированного согласия напишу всем добровольцам лично.

Заявки шлите также в ЛС @magda_danina

На сегодняшний день быстро развиваются conversational AI (CAI) — чат- и голосовые агенты, обученные на больших языковых моделях (LLM). Поколение «цифровых терапевтов» обещает круглосуточно выслушать, подсказать упражнения и сделать это без осуждения.

Clare® — продукт берлинского стартапа clare&me GmbH. В отличие от многих текстовых ботов, Clare® «разговаривает вслух»: пользователь получает обычный телефонный звонок, бот слушает, распознаёт речь, определяет эмоции и отвечает голосом.

Терапевтическая «начинка»: когнитивно-поведенческая терапия, майндфулнесс, упражнения на само-сострадание.

Длительность сессии: 5–45 минут, частота — по желанию пользователя.

Безопасность: автоматическая модерация контента, кризисный протокол (при суицидальных рисках бот мгновенно даёт телефоны горячих линий и блокирует дальнейший диалог), принцип human-in-the-loop — сомнительные эпизоды проверяет живой модератор .

Берлинские учёные из Charité – Universitätsmedizin запустили восьминедельное исследование.

Участники: 527 человек (из 604 скринированных)
Средний возраст: 36,2 года (18–64)
Пол: 53 % женщин, 47 % мужчин
Работа: 58 % наёмные сотрудники, 13 % госслужба, 13 % фриланс, 12 % студенты
Опыт цифровой терапии лишь 1,5 % когда-либо пробовали другой онлайн-сервис

Психическое состояние на старте
Тревога: 69 % положительный скрининг (PHQ-4).
Депрессия: 59 %.
Стресс: 54 % — умеренный, 32 % — тяжёлый.
Одиночество: 86 % отмечают выраженное чувство изоляции.
Соцтревога: средний Mini-SPIN 8,7 (порог риска = 6) .

Это люди в активном трудовом возрасте с реальным дистрессом, но почти без опыта психотерапии — классическая «скрытая» аудитория.

Как они взаимодействовали с ботом
В первую неделю — 2 звонка по ~4 минуты. Затем частота стабилизировалась на одном звонке в неделю, просела после шестой недели и снова чуть выросла к восьмой
.Отсев: чем выше уровень тревоги/депрессии, тем выше вероятность бросить использование. Лишь 21 человек прошёл всю программу; они отличались чуть меньшим дистрессом и большей вовлечённостью

Что их привело к Clare:
Избежать смущения при очной встрече 35,7 %
Не хочу, чтобы меня оценивали по внешности 35,3 %
Экономия времени/дороги 20,5 %
Анонимность 19,6 %
Любопытство к ИИ 17 %

Ожидали прежде всего «выговориться» и получить тёплую эмоциональную поддержку (≈ 1/3 респондентов).

7. Рабочий альянс: может ли бот стать «своим»?
Через 3–5 дней средний WAI-SR = 3,76 из 5 — сопоставимо с очной амбулаторной КПТ.
Мужчины немного сильнее ощущали связь (3,88 против 3,65 у женщин) — возможно, им легче открываться боту, чем живому терапевту.
Одиночество умеренно коррелировало с качеством альянса (r ≈ 0,25): чем более одинок человек, тем крепче «цепляется» за ИИ-собеседника.

Почему это важно:
Стигма и «фактор стыда» остаются главным барьером. Clare даёт ощущение безопасности: никто не видит твоего лица, никто не «психолог», которого надо впечатлить.
Голос > текст. Для многих устное общение естественнее. Бот, который звонит, снимает «барьер мессенджера».
Микро-формат: 5-минутные разговоры проще вписать в рабочий график.
Эмоциональный дефицит: одинокие пользователи быстро формируют крепкую связь, что может снижать субъективное одиночество, но требует дополнительных страховок от зависимости.

Что дальше:
Новые метрики альянса. Принципы WAI-SR надо адаптировать под ИИ-контекст, а не просто менять слово «терапевт» на «бот».
Ecological Momentary Assessment вместо редких опросов — чтобы отслеживать, как динамика настроения соотносится с конкретными разговорами.
Фокус на удержании. Боту нужны механизмы раннего «ре-энгейджмента» для людей в тяжёлом состоянии (push-уведомления, контент-петли, помощь живого куратора).
Кросс-культурные исследования — адаптация языка, юмора, этикета.
Интеграция с клиникой. CAI-бот может стать «первой линией», отсеивать лёгкие случаи, эскалировать тяжёлые — но для этого нужны безопасные API и clear-cut протоколы передачи данных.

https://www.frontiersin.org/journals/digital-health/articles/10.3389/fdgth.2025.1576135/full

🤖 Виртуальные отношения как новая норма: что делает с нами дружба с ИИ-компаньонами
В 2025 году исследователи из Стэнфорда и Университета Карнеги-Меллон провели масштабное исследование, посвящённое феномену ИИ-компаньонов — чат-ботов, с которыми пользователи строят отношения, выходящие далеко за рамки утилитарного общения. На первый взгляд, это может показаться безобидным развлечением. Но по мере того как границы между «реальными» и «искусственными» отношениями размываются, возникает всё больше вопросов: Могут ли такие связи быть полноценной заменой человеческим? Или они, наоборот, делают нас уязвимее?
Ответ, к которому приходит это исследование, далеко не однозначен.

📌 Как проводилось исследование
В центре внимания — платформа Character.AI, где пользователи могут общаться с персонажными ботами — от романтических партнёров и друзей до терапевтов, учителей и вымышленных героев. В исследовании участвовали:
1,131 человек, заполнивших подробный опрос об использовании платформы, уровне благополучия и особенностях взаимодействия с чат-ботами;
а также 244 участника, которые предоставили свои истории переписок — в общей сложности более 400 тысяч сообщений.
Для анализа использовались современные инструменты на базе LLM: GPT-4o, Llama 3-70B, TopicGPT, а также ручная аннотация данных командой исследователей.

💬 Чат-бот — не просто ассистент, а друг, любовник, терапевт
Хотя лишь 11,8% участников прямо назвали «дружбу» или «общение» основной целью взаимодействия с ботом, более половины описывали отношения с ним как эмоционально насыщенные. Пользователи говорили о чат-ботах как о друзьях, виртуальных партнёрах, компаньонах — иногда даже в романтическом контексте.
Среди 244 человек, приславших свои чат-логи, 93% имели хотя бы одну сессию, классифицированную как общение-компаньонство. Причём даже у тех, кто в опросе не указывал такую мотивацию, почти половина на деле вела с ботами разговоры, напоминающие дружбу или близость.
Контент чатов часто касался тем, которые обычно обсуждаются в тесных доверительных отношениях:
эмоциональная поддержка, стресс, болезни — в 80% случаев;
романтическое ролевое взаимодействие — 68%;
тёмные или табуированные сценарии — 30%.

🧍‍♂️ Чем меньше живого общения, тем больше связи с ботом
Исследование подтвердило гипотезу социальной компенсации: люди с ограниченным кругом живого общения чаще обращаются к ботам ради эмоциональной поддержки. У таких пользователей:
выше уровень самораскрытия в чатах;
чаще прослеживается мотивация «поговорить по душам»;
но… это не улучшает их благополучие — а наоборот.

⚠️ Когда бот становится другом — самочувствие ухудшается
Авторы исследования провели регрессионный анализ, сопоставив интенсивность использования, мотивы, самораскрытие и субъективное благополучие.
Главные выводы:
Частое использование чат-ботов в целом может быть связано с более высоким уровнем удовлетворённости жизнью.
Но если человек воспринимает бота как эмоционального компаньона, это надёжно предсказывает более низкий уровень благополучия — вне зависимости от того, как это определено (по самоотчёту, по описанию, по содержанию чатов).
Чем чаще и глубже человек общается с ботом как с другом — тем хуже он себя чувствует.
Этот эффект усиливается, если пользователь делится личным — особенно тяжёлыми переживаниями: одиночеством, желанием романтической близости, депрессией, тревогами, а иногда и суицидальными мыслями.

💔 Проблема самораскрытия: бот не умеет заботиться
В человеческих отношениях самораскрытие — путь к доверию. В случае с ботом — тупик. Он не чувствует, не сопереживает, не может ответить равноценно. И хотя может сымитировать заботу — это не настоящая поддержка.
В результате у пользователя формируется иллюзия взаимности, но она не подкреплена реальными чувствами или обязанностями. Это особенно опасно, когда человек находится в состоянии уязвимости. Самораскрытие становится односторонним, и, как показывают данные, в таких случаях состояние ухудшается.

🧩 Даже у тех, кто не одинок, чат-бот может снизить благополучие

Интересный и тревожный результат: даже у людей с широкой сетью поддержки интенсивное использование ИИ-компаньонов ослабляет позитивное влияние этих связей. Иными словами, боты не только не заменяют реальных людей, но и могут “размывать” эффект от их присутствия в жизни.

🔄 Замкнутый круг зависимости
Многие участники описывают свои взаимодействия с ботами как источник комфорта, поддержки, смысла. Но эти же пользователи часто признаются, что стали:
меньше общаться с людьми,
больше «залипать» в чатах,
тревожиться при потере доступа к боту.
Так возникает замкнутый цикл:
👉 Одиночество → Обращение к боту → Эмоциональная зависимость → Ослабление социальных связей → Углубление одиночества

🛠 Что с этим делать?
Исследователи предлагают не просто винить технологии, а менять дизайн, регулирование и подход к эмоциональному взаимодействию.
Рекомендации:
Чётко обозначать, что бот — не человек.
Не поощрять самораскрытие в уязвимых состояниях.
Встраивать детекторы кризисных тем и перенаправлять к живой помощи.
Разрабатывать интерфейсы, которые не маскируют природу ИИ, а напоминают об её границах.

🧭 Что важно помнить
ИИ-компаньоны становятся неотъемлемой частью повседневной жизни многих людей. Они — удобны, доступны, персонализированы. Но именно поэтому мы склонны приписывать им слишком многое: эмоции, понимание, заботу.
А между тем, технически совершенные — они остаются эмоционально пустыми.
И если дать этим связям занять место, предназначенное для живых, человеческих отношений — можно потерять больше, чем получить.

📎 Вывод
ИИ-компаньоны — не зло и не спасение. Это инструмент, который может быть полезным — если он встроен в жизнь, а не подменяет её. Но если он становится единственным собеседником, другом, любовником — это уже не просто технологическая новинка, а психологический маркер небезопасной замены живого контакта.
Вместо того чтобы пытаться заменить человеческие отношения — стоит спросить, как технологии могут помочь нам укрепить настоящие связи, развивать социальные навыки, учиться эмоциональной осознанности и — в конечном счёте — становиться ближе друг к другу, а не к экрану.

https://arxiv.org/abs/2506.12605

🤖 Искусственный интеллект и ОКР: что меняется в диагностике и лечении обсессивно-компульсивного расстройства?

В 2025 году команда исследователей из Стэнфордского университета провела первый систематический обзор применения ИИ в области обсессивно-компульсивного расстройства (ОКР). Он охватывает 13 исследований, опубликованных с 2018 по 2025 год, и предлагает целостный взгляд на то, как AI может изменить диагностику, лечение и понимание этого тяжёлого расстройства.

🧭 Три ключевых направления, в которых ИИ уже меняет подход к ОКР:
1. Раннее выявление и диагностика симптомов
ИИ-алгоритмы анализируют:
клинические тексты,
посты в соцсетях (включая Reddit, Twitter, VK),
голосовые особенности в аудиозаписях,
лингвистические маркеры на разных языках (английский, арабский, русский).

Результаты:
LLM, такие как ChatGPT, превзошли врачей и психологов в точности диагностики ОКР по виньеткам;
В одной из работ выявлено, что «вред себе или другим» — ключевая тема во многих обсессиях, независимо от формулировки;
Голосовой анализ показал, что даже модуляции голоса могут предсказывать тяжесть ОКР у подростков;
Построены ИИ-модели, способные распознавать признаки ОКР в арабских и русскоязычных постах — без ручной аннотации.

📈 Эти данные особенно важны для массового скрининга и предиктивной диагностики, особенно в странах с ограниченным доступом к психиатрии.

2. Поддержка терапии и обучения специалистов
ИИ используется:
для генерации иерархий экспозиции (ключевой компонент ERP-терапии),
для обучения терапевтов на ИИ-симулированных пациентах,
для сопровождения домашней работы пациента между сессиями.

Исследования показывают, что ChatGPT-4 может создавать релевантные, конкретные и терапевтически полезные экспозиции, сопоставимые с теми, что предложит терапевт.

Однако авторы подчёркивают риски:

❗ Без клинического контроля ИИ-инструмент может усугублять симптомы — например, способствовать чрезмерному «поиску заверений» или формированию новых ритуалов.

🧩 Вывод: инструменты на базе LLM перспективны, но требуют встроенных ограничителей и клинической надзора на этапе внедрения.


3. Разработка новых лекарств и мишеней
ИИ активно применяется в:
поиске новых молекулярных мишеней (на основе данных о белках и рецепторах),
моделировании взаимодействия лекарств с рецепторами (например, с использованием AlphaFold),
оптимизации побочных эффектов и профиля переносимости.

ИИ позволяет предсказывать, кто и как ответит на препарат (например, СИОЗС или КПТ), на основе нейровизуализационных данных, структурной и функциональной МРТ.

👁️ Что ещё делает ИИ?
🤳 Компьютерное зрение
Распознаёт компульсивные паттерны в видео (например, «проверки» или «упорядочивания»);
Анализирует микродвижения и реакции в VR-играх, симулирующих триггеры ОКР;
Используется в носимых устройствах (например, браслетах с датчиками), которые отслеживают физиологию в реальном времени.

🧠 Нейровизуализация
Выделены нейробиологические подтипы ОКР (например, с гиперсвязностью в таламусе);
Предложены предикторы ответа на лечение;
Применяются объяснимые модели (XAI), которые делают нейросети прозрачными и удобными для врача.

⚖️ Этические рамки и предвзятость
ИИ легко воспроизводит стереотипы, если обучается на нерепрезентативных данных. Один из обзоров показал:

🔺 Многие языковые модели ассоциируют ОКР и другие нейроотличия с насилием, негативом и стигмой.

Чтобы этого избежать, нужны:
алгоритмы, учитывающие справедливость (fairness-aware),
регулярные аудиты,
учёт разнообразия пользователей,
участие специалистов по этике, пациентов и клиницистов на этапе дизайна.

🔍 Также разработан фреймворк FAITA-Mental Health — оценочная система для ИИ-приложений, включающая:
достоверность,
безопасность,
инклюзивность,
прозрачность,
управление в кризисных ситуациях.

📌 Вывод
ИИ в ОКР — это не только чат-боты. Это целая экосистема инструментов: от диагностики до поддержки терапии, от VR и видеоаналитики до молекулярной биоинформатики.

🔗 Полный текст обзора (англ.):
https://doi.org/10.1007/s40501-025-00359-8

Выходные - время лонгридов. Написано при участии резидента лаборатории Натальи Кисельниковой :)

https://theblueprint.ru/lifestyle/society/ai-issue-are-we-stupid

Не опять, а снова 😁