Efeito de previsão e intervenção do status de reabilitação para pacientes com transtorno mental grave com base em análises multimodais e agentes de IA

Os problemas de saúde mental representam um grande problema de saúde pública e social que afeta significativamente o desenvolvimento econômico e social. Comparados a outras doenças, os transtornos mentais podem prejudicar vários aspectos da vida de um paciente, incluindo funções psicológicas, sociais, ocupacionais e educacionais, afetando sua qualidade de vida e habilidades diárias de vida. Particularmente, transtornos mentais graves tendem a ter um curso crônico, geralmente resultando em funções sociais diminuídas e retirada social, dificultando a integração dos pacientes na sociedade. O treinamento de reabilitação repetido, sistemático e abrangente para pacientes com transtornos mentais graves pode controlar ou atrasar efetivamente a recorrência da doença, melhorar as funções sociais, melhorar a qualidade de vida e facilitar a reintegração dos pacientes na sociedade.

Nos últimos anos, o escopo da reabilitação do transtorno mental se expandiu para incluir o aprimoramento das funções sociais dos pacientes e a promoção de sua integração na sociedade. A reabilitação vocacional e o treinamento de habilidades sociais são amplamente utilizados no tratamento de reabilitação de pacientes com transtornos mentais graves e alguns métodos de intervenção física, como o treinamento em neurofeedback, também provaram ser significativamente eficazes no processo de reabilitação. No entanto, as técnicas tradicionais de reabilitação geralmente carecem de especificidade e não atendem às necessidades individualizadas dos pacientes. Além disso, o processo de reabilitação carece de monitoramento a longo prazo, tornando um desafio avaliar e ajustar continuamente os resultados da reabilitação dos pacientes. Além disso, a avaliação da eficácia da reabilitação depende principalmente de sentimentos subjetivos e observações clínicas dos pacientes, sem evidências de alta qualidade. Portanto, há uma necessidade urgente de introduzir novas tecnologias de reabilitação e avaliar cientificamente sua eficácia para abordar as deficiências dos métodos tradicionais e fornecer suporte de reabilitação mais personalizado, preciso e eficaz.

Com o surgimento das tecnologias de saúde digital, o campo da reabilitação de saúde mental encontrou novas oportunidades. Comparado às terapias tradicionais, a saúde digital está revolucionando o setor de saúde, afastando-se das abordagens tradicionais para o gerenciamento da assistência médica a monitoramento personalizado em tempo real e atendimento terapêutico. As técnicas como monitoramento remoto, realidade virtual e terapia de correção cognitiva assistida por computador estão cada vez mais aplicadas na reabilitação. No entanto, esses métodos ainda precisam de melhorias nos recursos de gerenciamento e integração de dados. Uma grande quantidade de dados se acumula nos sistemas, registrando apenas o processo de treinamento e os efeitos em tempo real dos pacientes, sem avaliar ainda mais seu status de reabilitação, levando a desperdício de recursos. Portanto, há uma necessidade urgente de desenvolver um modelo de reabilitação digital que atenda melhor às necessidades genuínas de pacientes com transtornos mentais graves.

Este estudo tem como objetivo integrar a tecnologia multimodal, a aprendizagem de reforço e a modelagem baseada em agentes (ABM) à pesquisa de reabilitação de saúde mental para avaliar e prever com mais precisão o status de reabilitação de pacientes com transtorno mental e orientar e apoiar e efetivamente apoiar a tomada de decisões no tratamento de reabilitação mental.