Predicción e efecto de intervención del estado de rehabilitación para pacientes con trastorno mental severo basados ​​en análisis multimodal y agentes de IA

Los problemas de salud mental representan un gran problema social y de salud pública que afecta significativamente el desarrollo económico y social. En comparación con otras enfermedades, los trastornos mentales pueden afectar varios aspectos de la vida de un paciente, incluidas las funciones psicológicas, sociales, ocupacionales y educativas, que afectan su calidad de vida y sus habilidades diarias de vida. Particularmente, los trastornos mentales severos tienden a tener un curso crónico, lo que a menudo resulta en funciones sociales disminuidas y retirada social, lo que dificulta que los pacientes se integren en la sociedad. El entrenamiento de rehabilitación repetido, sistemático y integral para pacientes con trastornos mentales graves puede controlar o retrasar efectivamente la recurrencia de la enfermedad, mejorar las funciones sociales, mejorar la calidad de vida y facilitar la reintegración de los pacientes a la sociedad.

En los últimos años, el alcance de la rehabilitación del trastorno mental se ha expandido para incluir la mejora de las funciones sociales de los pacientes y promover su integración en la sociedad. La rehabilitación vocacional y el entrenamiento de habilidades sociales se utilizan ampliamente en el tratamiento de rehabilitación de pacientes con trastornos mentales graves, y algunos métodos de intervención física, como el entrenamiento de neurofeedback, también han demostrado ser significativamente efectivos en el proceso de rehabilitación. Sin embargo, las técnicas tradicionales de rehabilitación a menudo carecen de especificidad y no satisfacen las necesidades individualizadas de los pacientes. Además, el proceso de rehabilitación carece de monitoreo a largo plazo, lo que hace que sea difícil evaluar y ajustar continuamente los resultados de rehabilitación de los pacientes. Además, la evaluación de la efectividad de la rehabilitación se basa principalmente en los sentimientos subjetivos y las observaciones clínicas de los pacientes, que carecen de evidencia de alta calidad. Por lo tanto, existe una necesidad urgente de introducir nuevas tecnologías de rehabilitación y evaluar científicamente su efectividad para abordar las deficiencias de los métodos tradicionales y proporcionar un apoyo de rehabilitación más personalizado, preciso y efectivo.

Con el aumento de las tecnologías de salud digital, el campo de la rehabilitación de salud mental ha encontrado nuevas oportunidades. En comparación con las terapias tradicionales, la salud digital está revolucionando la industria de la salud, alejándose de los enfoques tradicionales de la gestión de la salud al monitoreo personalizado en tiempo real y la atención terapéutica. Las tecnologías como el monitoreo remoto, la realidad virtual y la terapia de corrección cognitiva asistida por computadora se aplican cada vez más en la rehabilitación. Sin embargo, estos métodos aún necesitan mejoras en la gestión de datos y las capacidades de integración. Una gran cantidad de datos se acumula en los sistemas, registrando solo el proceso de capacitación y los efectos en tiempo real de los pacientes, sin evaluar más su estado de rehabilitación, lo que lleva a los desechos de recursos. Por lo tanto, existe una necesidad urgente de desarrollar un modelo de rehabilitación digital que satisfaga mejor las necesidades genuinas de los pacientes con trastornos mentales graves.

Este estudio tiene como objetivo integrar la tecnología multimodal, el aprendizaje de refuerzo y el modelado basado en agentes (ABM) en la investigación de la rehabilitación de la salud mental para evaluar y predecir con mayor precisión el estado de rehabilitación de los pacientes con trastorno mental y guiar y apoyar de manera más efectiva la toma de decisiones en el tratamiento de rehabilitación mental.