Previsione e effetto di intervento dello stato di riabilitazione per i pazienti con disturbo mentale grave in base all'analisi multimodale e agli agenti di intelligenza artificiale

I problemi di salute mentale rappresentano un importante problema di salute pubblica e sociale che influisce significativamente sullo sviluppo economico e sociale. Rispetto ad altre malattie, i disturbi mentali possono compromettere vari aspetti della vita di un paziente, comprese le funzioni psicologiche, sociali, professionali ed educative, influenzando la loro qualità della vita e le capacità di vita quotidiana. In particolare, i gravi disturbi mentali tendono ad avere un corso cronico, spesso con conseguente diminuzione delle funzioni sociali e del ritiro sociale, rendendo difficile per i pazienti integrarsi nella società. L'allenamento di riabilitazione ripetuta, sistematica e completa per i pazienti con disturbi mentali gravi può controllare o ritardare efficacemente la recidiva delle malattie, migliorare le funzioni sociali, migliorare la qualità della vita e facilitare il reinserimento dei pazienti nella società.

Negli ultimi anni, la portata della riabilitazione del disturbo mentale si è ampliata per includere il miglioramento delle funzioni sociali dei pazienti e la promozione della loro integrazione nella società. La riabilitazione professionale e la formazione sulle abilità sociali sono ampiamente utilizzate nel trattamento di riabilitazione dei pazienti con gravi disturbi mentali e alcuni metodi di intervento fisico, come la formazione del neurofeedback, hanno anche dimostrato di essere significativamente efficace nel processo di riabilitazione. Tuttavia, le tecniche di riabilitazione tradizionali spesso mancano di specificità e non soddisfano le esigenze individuali dei pazienti. Inoltre, il processo di riabilitazione manca di monitoraggio a lungo termine, rendendo difficile valutare e regolare continuamente i risultati di riabilitazione dei pazienti. Inoltre, la valutazione dell'efficacia della riabilitazione si basa principalmente sui sentimenti soggettivi dei pazienti e sulle osservazioni cliniche, prive di prove di alta qualità. Pertanto, è urgente di introdurre nuove tecnologie di riabilitazione e valutare scientificamente la loro efficacia per affrontare le carenze dei metodi tradizionali e fornire un supporto di riabilitazione più personalizzato, preciso ed efficace.

Con l'ascesa delle tecnologie di salute digitale, il campo della riabilitazione della salute mentale ha incontrato nuove opportunità. Rispetto alle terapie tradizionali, la salute digitale sta rivoluzionando l'industria sanitaria, allontanandosi dagli approcci tradizionali alla gestione sanitaria a monitoraggio personalizzato in tempo reale e cure terapeutiche. Le technologie come il monitoraggio remoto, la realtà virtuale e la terapia di correzione cognitiva informatica vengono sempre più applicate nella riabilitazione. Tuttavia, questi metodi richiedono ancora miglioramenti nelle capacità di gestione dei dati e integrazione. Una grande quantità di dati si accumula nei sistemi, registrando solo il processo di formazione e gli effetti in tempo reale dei pazienti, senza valutare ulteriormente il loro stato di riabilitazione, portando a rifiuti di risorse. Pertanto, c'è un urgente bisogno di sviluppare un modello di riabilitazione digitale che soddisfi meglio le esigenze autentiche dei pazienti con gravi disturbi mentali.

Questo studio mira a integrare la tecnologia multimodale, l'apprendimento del rinforzo e la modellizzazione basata su agenti (ABM) nella ricerca sulla riabilitazione della salute mentale per valutare e prevedere in modo più accurato lo stato di riabilitazione dei pazienti con disturbo mentale e a guidare e supportare in modo più efficace il processo decisionale nel trattamento della riabilitazione mentale.