นักวิจัยฮาร์วาร์ดและเอมโมรีพัฒนา Machine Learning ใช้อัลกอริทึมสามารถทำนายความเสี่ยงของการเกิดอาการวิกลจริตในอนาคตได้ แม่นยำถึง 93% จากการวิเคราะห์ความหมายแฝงในเนื้อหาของคำพูดที่ปรากฏซ้ำ ๆ 

ในอดีตการพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ถือเป็นการค้นพบใหม่ เมื่อนวัตกรรมปัญญาประดิษฐ์ได้เข้ามาสร้างความเปลี่ยนแปลงให้กับหลาย ๆ สิ่งที่มีอยู่บนโลก วงการจิตเวชศาสตร์เองก็ได้รับประโยชน์ไปด้วย

ปัจจุบันโรคจิตหรือวิกลจริต เป็นหนึ่งในโรคทางจิตเวชที่ทำให้บุคคลมีการรับรู้ที่ผิดปกติไปอย่างมาก แม้ว่าจะพบไม่มากในประเทศไทย แต่ก็ถือเป็นปัญหาสำคัญในด้านจิตเวชและสาธารณสุข ซึ่งอาการของโรคนี้ ได้แก่ หลงผิดไปจากความเป็นจริง ประสาทหลอน หูแว่ว เห็นภาพหรือรับรู้ในสิ่งที่ไม่มีอยู่จริง

ปัจจุบันยังไม่มีทางรักษาโรคจิตเภทให้หายขาดได้ อย่างไรก็ตามหากมีการตรวจพบโรคนี้ได้ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น ก็จะสามารถชะลอการเสื่อมประสิทธิภาพของการรับรู้ของบุคคลได้ การศึกษาโรควิกลจริตในปัจจุบันได้พัฒนาไปไกลมากขึ้น มีการนำปัญญาประดิษฐ์เข้ามาช่วยให้บุคลากรทางสุขภาพจิตศึกษาพฤติกรรมมนุษย์ได้อย่างละเอียดลุ่มลึกขึ้นได้

เมื่อเดือนมิถุนายนที่ผ่านมา npj Schizophrenia ได้ตีพิมพ์บทความเกี่ยวกับการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการศึกษาโรควิกลจริต โดยวารสารนี้เป็นวารสารวิชาการระดับนานาชาติที่มีเป้าหมายในการตีพิมพ์บทความคุณภาพสูงและบทวิจารณ์บทความที่เกี่ยวข้องกับโรคจิตเภทและโรคจิตทุกแง่มุม รวมถึงโรคความผิดปกติของอารมณ์ สภาวะทางจิตที่มีความเสี่ยง และอาการทับซ้อนระหว่างโรคจิตและโรคอื่น ๆ วารสารนี้ยังเป็นฐานข้อมูลการเข้าถึงแบบเปิด Open access (OA)ให้นักวิจัยจากทุกมุมโลกสามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างไม่เสียค่าใช้จ่าย

โดยวารสาร npj Schizophrenia ได้ตีพิมพ์บทความ[1]ของ Neguine Rezaii จากมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด (Harvard University)และ Elaine Walker และ Phillip Wolff นักวิทยาศาสตร์จากมหาวิทยาลัยเอมโมรี (Emory University) จากการพัฒนา Machine Learning (หรือการที่ AI เรียนรู้จากประสบการณ์) โดยใช้อัลกอริทึมแบบ deep learning ซึ่งทำให้สามารถทำนายความเสี่ยงของการเกิดอาการวิกลจริต (Psychosis) ในอนาคตได้ โดยมีความแม่นยำถึง 93% จากการวิเคราะห์ความหมายแฝงในเนื้อหาของคำพูดที่ปรากฏซ้ำ ๆ ซึ่งมักจะมีลักษณะที่กำกวม และวิเคราะห์เสียงของบุคคล นี่คือตัวอย่างของบทสนทนาของผู้ที่มีอาการหูแว่วในระยะเริ่มต้น จะเห็นได้ว่ามีการใช้คำพูดกำกวมซ้ำไปมา

โดยทีมผู้วิจัยได้เริ่มต้นจากการสร้างชุดคำพูดขึ้น โดยป้อนบทสนทนาจาก ผู้ใช้งาน โซเชียลมีเดีย Reddit จำนวน 30,000 คน และเปลี่ยนบทสนทนาเหล่านี้ให้กลายเป็นปริมาณเวคเตอร์ (ปริมาณในทางคณิตศาสตร์ ซึ่งมีลักษณะไม่เหมือนกับ สเกลาร์ ซึ่งเวคเตอร์เป็นจำนวนที่มีขนาดและทิศทาง) ด้วยโปรแกรม Word2Vec และแยกผู้ที่มีลักษณะการใช้คำกับเสียงต่างจากผู้อื่นออก ทำให้ปัญญาประดิษฐ์ได้เรียนรู้การใช้คำและเสียงแบบพื้นฐานปกติของคนทั่วไป (normal baseline) และต่อมาป้อนข้อมูลบทสนทนาของผู้ที่ถูกวินิจฉัยว่ามีความเสี่ยงต่อโรควิกลจริต ทั้งหมด 40 คน โดยคณะผู้วิจัยได้ทำการเปรียบเทียบการวิเคราะห์ผู้ที่ถูกวิเคราะห์ทั้ง 40 คน กับค่าพื้นฐานปกติที่ได้จากโซเชียลมีเดีย Reddit ซึ่งหากพบว่าบุคคลใช้คำเกี่ยวกับ​เสียง หรือคำที่มีความหมาย​ในลักษณะ​เดียวกันซ้ำ ๆ ​ในอัตรา​สูง ก็จะมีโอกาสสูงที่บุคคลดังกล่าวจะเป็น​โรคจิตหรือวิกลจริตในอนาคต การค้นพบนี้มีความสำคัญต่อวงการวิทยาศาสตร์การแพทย์อย่างมากเพราะแม้แต่แพทย์ที่ผ่านการฝึกฝนมามาก ก็ยังไม่สามารถสังเกตถึงความเกี่ยวข้องของคำพูดต่อความเสี่ยงของโรคนี้ ผู้วิจัย Neguine Rezaii กล่าวว่า “การพยายามฟังคำพูดที่เป็นรายละเอียดปลีกย่อยเหล่านี้ในบทสนทนากับผู้คน ก็เหมือนการมองเชื้อโรคที่มีขนาดเล็กมากด้วยตาเปล่า” นั่นจึงหมายความว่า สิ่งที่ถูกพัฒนาขึ้นมานี้ จึงเป็นเครื่องมือที่สามารถตรวจจับแบบแผนคำพูดที่ซ่อนอยู่ได้ ซึ่งเป็นสัญญาณของโรควิกลจริต

งานวิจัยนี้จึงไม่ใช่เพียงช่วยทำความเข้าใจในโรคทางจิตเวช แต่ยังทำให้นักวิทยาศาสตร์เข้าใจการทำงานของจิตใจมนุษย์ เทคโนโลยี Machine Learning จึงเป็นเหมือนเครื่องมือที่ช่วยขุดเจาะเหมืองจิตใจที่ล้ำลึกของมนุษย์ได้ลึกขึ้นกว่าที่เคยเป็นมา