マルチモーダル分析とAIエージェントに基づく重度の精神障害患者のリハビリテーション状態の予測と介入効果

メンタルヘルスの問題は、経済的および社会的発展に大きな影響を与える主要な公衆衛生と社会問題を表しています。 他の疾患と比較して、精神障害は、心理的、社会的、職業的、教育的機能など、患者の生活のさまざまな側面を損なう可能性があり、生活の質と日常生活の能力に影響を与えます。 特に、重度の精神障害は慢性的なコースをとる傾向があり、しばしば社会的機能の低下と社会的撤退をもたらし、患者が社会に統合することを困難にします。 重度の精神障害のある患者に対する繰り返し、体系的で包括的なリハビリテーショントレーニングは、疾患の再発を効果的に制御または遅延させ、社会的機能を改善し、生活の質を向上させ、患者の社会への再統合を促進することができます。

近年、精神障害のリハビリテーションの範囲は拡大し、患者の社会的機能の向上と社会への統合を促進することを含むようになりました。 職業リハビリテーションとソーシャルスキルトレーニングは、重度の精神障害の患者のリハビリテーション治療に広く使用されており、ニューロフィードバックトレーニングなどのいくつかの身体的介入方法も、リハビリテーションプロセスで非常に効果的であることが証明されています。 ただし、従来のリハビリテーション技術には、しばしば特異性がなく、患者の個別のニーズを満たすことができません。 さらに、リハビリテーションプロセスには長期監視がなく、患者のリハビリテーションの結果を継続的に評価および調整することが困難になります。 さらに、リハビリテーションの有効性の評価は、主に患者の主観的な感情と臨床的観察に依存しており、高品質の証拠がありません。 したがって、新しいリハビリテーション技術を導入し、従来の方法の欠点に対処し、よりパーソナライズされ、正確で効果的なリハビリテーションサポートを提供するために、その有効性を科学的に評価する必要があります。

デジタルヘルステクノロジーの台頭により、メンタルヘルスリハビリテーションの分野は新しい機会に遭遇しました。 従来の治療法と比較して、デジタルヘルスはヘルスケア業界に革命をもたらし、従来のアプローチからヘルスケア管理へのアプローチからリアルタイムのパーソナライズされた監視や治療ケアに移行します。リモートモニタリング、仮想現実、コンピューター支援認知矯正療法などの技術は、リハビリテーションにますます適用されます。 ただし、これらの方法では、データ管理と統合機能の改善が必要です。 システムに大量のデータが蓄積され、患者のトレーニングプロセスとリアルタイム効果のみを記録し、リハビリテーションステータスをさらに評価し、リソースの無駄につながります。 したがって、重度の精神障害のある患者の真のニーズをよりよく満たすデジタルリハビリテーションモデルを開発する緊急の必要性があります。

この研究の目的は、マルチモーダルテクノロジー、強化学習、およびエージェントベースのモデリング（ABM）をメンタルヘルスリハビリテーションの研究に統合し、精神障害患者のリハビリテーション状態をより正確に評価および予測し、精神リハビリテーション治療の意思決定をより効果的に導き、サポートすることを目的としています。