Per le persone che lottano per superare la dipendenza, una buona terapia può essere estremamente utile. Ma una cattiva terapia è peggio di nessuna terapia.

La sfida è essere in grado di dire la differenza. I consulenti praticanti raramente ricevono feedback, quindi è difficile per loro sapere se stanno fornendo un trattamento ottimale ai loro pazienti.

Il professore del nordest Tad Hirsch sta lavorando per cambiare le cose. Ha sviluppato un sistema che registra le sessioni di consulenza e le valuta, generare una pagella per i terapisti.

La tecnologia è già in uso in una clinica universitaria e in una rete di strutture per il trattamento della dipendenza da oppiacei. Una volta ingrandito, il sistema potrebbe creare un nuovo standard di cura per la terapia e portare a una migliore salute mentale per i pazienti di tutto il mondo.

Ecco come funziona:Hirsch ei suoi collaboratori hanno iniziato registrando 356 sessioni di consulenza. Da quelle sessioni, ne hanno tirati fuori 300, 000 dichiarazioni e le ha compilate in un database. Quindi un team di esperti di psicologia ha esaminato le affermazioni e le ha codificate.

La codifica è un processo analitico in cui i dati vengono classificati. In questo caso, gli esperti hanno codificato le dichiarazioni in base a quanto strettamente si sono allineate con le tecniche utilizzate nell'intervista motivazionale, un tipo di psicoterapia.

Prossimo, i ricercatori hanno utilizzato il set di dati codificato per addestrare un modello di apprendimento automatico. Questa è una forma di intelligenza artificiale. Una volta addestrato il modello, il risultato è un sistema in grado di registrare una sessione di consulenza, creare una trascrizione di ciò che è stato detto, analizzare la trascrizione, votare la sessione, e fornire feedback specifici ai medici.

In altre parole, un computer sta valutando i terapeuti e dice loro come possono migliorare.

Come reagiscono i terapeuti all'essere valutati da una macchina? Hirsch e i suoi collaboratori hanno recentemente completato uno studio per scoprire, testare la tecnologia con 21 consulenti. I risultati sono stati straordinariamente positivi.

"Abbiamo scoperto che su tutta la linea, tutti vedevano valore in quello che stavamo facendo, "disse Hirsch, un professore di design al Northeastern la cui ricerca si concentra sull'intersezione del design, ingegneria, e giustizia sociale.

"I medici hanno descritto la tecnologia come accurata, perspicace, e utile. Hanno anche pensato che lo strumento fosse particolarmente prezioso per la formazione, come un modo per fornire feedback ai consulenti mentre stavano ottenendo la certificazione, " ha detto Hirsch.

I terapeuti hanno anche espresso un alto grado di fiducia nel modello di apprendimento automatico. Hirsch ha affermato che ciò è probabilmente dovuto al fatto che i progressi nell'intelligenza artificiale sono stati ampiamente trattati nelle notizie, e il pubblico ha generalmente una visione positiva della tecnologia. Più, come ha detto Hirsch un terapeuta, "È difficile discutere con un computer."

E mentre il modello di apprendimento automatico valuta le sessioni di terapia con circa il 90% di accuratezza rispetto a un esperto umano, Hirsch avverte che il sistema non è infallibile. E la posta in gioco è alta.

"Questo è diverso da quando Netflix consiglia un film che non ti piace, " ha detto Hirsch. Incoraggia i terapeuti a parlare se non sono d'accordo con la valutazione della macchina e a usare la pagella come trampolino di lancio per affinare la loro pratica.

"Come designer, vogliamo assicurarci che le previsioni che i nostri modelli stanno facendo siano contestualizzate, in modo tale che le persone possano capire come funzionano questi sistemi abbastanza bene da interpretare i risultati e i risultati che potrebbero vedere, piuttosto che prenderli alla lettera, " ha detto Hirsch.