שינוי הרגלי בריאות – כמו הפסקת עישון, פעילות גופנית יותר או היצמדות לטיפולים שנקבעו – הוא קשה אך חיוני למניעה וניהול מחלות כרוניות. ראיונות מוטיבציוניים (MI), שיטת ייעוץ מרוכזת מטופלים המסייעת לאנשים למצוא את המוטיבציה שלהם לשינוי, הוכיחה כיעילה בכל הגדרות בריאות רבות.
עם זאת, למרות עדויות חזקות, MI אינו נמצא בשימוש נרחב בפרקטיקה קלינית בגלל אתגרים כמו זמן מוגבל, דרישות אימונים וחסמי תשלום. עם זאת, ההתקדמות בבינה מלאכותית פותחת אפשרויות חדשות להביא MI לאנשים נוספים באמצעות כלים דיגיטליים.
צ'אט בוטות, אפליקציות וסוכנים וירטואליים המופעלים על ידי AI יכולים לדמות את השיחות התומכות והאמפתטיות בלב מי. בעזרת גישות שנעו בין דיאלוגים עם סקריפט למודלים מתקדמים בשפה גדולה כמו GPT-4 (הידוע בכינויו ChatGPT), כלים אלה מספקים תמיכה ללא שיפוט ללא שיפוט. הם עשויים להועיל במיוחד עבור אנשים שאינם מחפשים שירותי בריאות התנהגותיים מסורתיים.
מחקרים מוקדמים מראים כי כלי ה- AI הללו הם ברת ביצוע ומקובלים, אך לא ברור עד כמה הם עוקבים אחר עקרונות MI ליבה כמו אמפתיה וקידום אוטונומיה, והאם הם משנים ביעילות התנהגויות. הערכת "Mi Fidelity" זו מאתגרת, שכן שיטות מסורתיות זקוקות לבדיקה אנושית מפורטת ואינן מידה גודל היטב.
כדי למלא את פערי הידע החשובים הללו, החוקרים ממכללת הרפואה של צ'ארלס א. שמידט באוניברסיטת אטלנטיקה באוניברסיטת אטלנטיק ערכו את סקירת הסקופ הראשונה של מחקרים על מערכות מונעות AI שנועדו לספק ראיונות מוטיבציוניים.
הם התמקדו בבחינת האופן בו משתמשים בכלי AI כמו צ'אט בוטים ומודלים בשפה גדולה כדי לספק MI, מה שידוע על השימושיות והסכילות שלהם, עד כמה מערכות אלה דבקות בעקרונות הליבה של MI, והתוצאות ההתנהגותיות או הפסיכולוגיות שדווחו עד כה.
תוצאות, שפורסמו בכתב העת Journal of Medical Internet Research, מגלות כי כלי ה- AI המשומשים ביותר היו צ'אט בוטים, עם כמה סוכנים וירטואליים ואפליקציות סלולריות, תוך שימוש בטכנולוגיות שנעו בין מערכות מבוססות כללים ועד מודלים מתקדמים כמו GPT-3.5 ו- GPT-4. בעוד שכולם נועדו לדמות ראיונות מוטיבציוניים, האיכות והקפדנות של הערכותיהם השתנו. רק מחקרים מעטים התייחסו לחששות בטיחותיים סביב תוכן שנוצר על ידי AI, כאשר רובם לא פירטו אמצעי הגנה מפני מידע שגוי או תגובות לא הולמות.
בעוד שרק רק מחקרים דיווחו על שינויים התנהגותיים בפועל, המתמקדים ביותר בגורמים פסיכולוגיים חשובים כמו מוכנות לשינוי והרגשה מובנים. חשוב לציין כי אף מחקרים לא בדקו את התוצאות ההתנהגותיות לטווח הארוך, ותקופות המעקב היו לרוב קצרות או נעדרות לחלוטין. לכן, בעוד שכלי AI יכולים לספק ביעילות תוכן מוטיבציה ולהשפיע על סימני שינוי מוקדם, יכולתם ליצור משמרות התנהגות מתמשכות נותרה לא ברורה.
התערבויות דיגיטליות רבות כללו 'אלמנטים' מוטיבציוניים אך לא הראו בבירור אם או כיצד הם עוקבים אחר נוהלי MI פורמליים. מיפינו בזהירות את הטכניקות הספציפיות בהן נעשה שימוש-כמו שאלות פתוחות, אישורים והאזנה רפלקטיבית-ובחנו כיצד הוערכה נאמנות, בין אם באמצעות סקירה מומחית או עיצוב לימודים. רמת פירוט זו חיונית כדי להבין מה כלי AI אלה עושים בעצם וכמה הם משקפים ראיונות מוטיבציוניים אמיתיים. "
מריה כרמנזה מג'יה, מרפאה, סופרת בכירה ופרופסור לבריאות האוכלוסייה, מכללת שימד לרפואה
הממצאים מראים שלמרות נקודות החוזק שלהם, בדרך כלל נצפו מגבלות סביב ניואנס רגשי ועומק שיחה.
"משתמשים העריכו את הנוחות והמבנה של מערכות AI אך לעתים קרובות החמיצו את 'המגע האנושי' והדינמיקה היחסית המורכבת של ייעוץ פנים אל פנים", אמרה מג'יה.
המשתתפים במחקרים השתנו באופן נרחב ממבוגרים כלליים לסטודנטים במכללות וחולים עם מצבים בריאותיים ספציפיים. הפסקת עישון הייתה המוקד הנפוץ ביותר, ואחריו הפחתת שימוש בחומרים, ניהול מתח והתנהגויות בריאותיות אחרות.
"מערכות מונעות AI מראות פוטנציאל מרגש לספק ראיונות מוטיבציוניים ותמיכה בשינוי התנהגות בריאותי משמעותי", אמרה מג'יה. "כלים אלה ניתנים לביצוע ומקובלים היטב בין בעיות בריאות שונות, ומפגינים עקרונות מרכזיים כמו אמפתיה ושיתוף פעולה. עם זאת, מעט מחקרים העריכו בקפדנות את השפעתם על התנהגות או נאמנות. מכיוון שהתערבויות בריאותיות של AI מתפתחים, מחקר עתידי חייב להתמקד בהערכה חזקה, שקיפות ואחריות אתית על ידי מיזוג טכנולוגיית AI הניתנת להרחבה עם התנהגות מתנהגות וניתן להתנהגות פרטנית.
מחברים משותפים ללימוד הם סטודנטים לרפואה של FAU זב קארבה, ג'ייקוב קיילי, כריסטופר מכאדו ומישל ק. קנכט, ספרן רפואי בכיר, המכללה לרפואה של פאו שמידט.
