Pada revolusi industi 4.0 hampir seluruh kegiatan manusia berhubungan dengan teknologi. Salah satu bentuk teknologi yang kini semakin pesat perkembangannya adalah Artificial Intelligence (AI) atau yang sering disebut sebagai kecerdasan buatan. AI merupakan simulasi kecerdasan manusia yang dimodelkan dalam suatu sistem komputer sehingga dapat mengerjakan tugas-tugas layaknya manusia. Perkembangan AI tentunya sangat pesat pada bidang kesehatan fisik, namun lain halnya pada bidang kesehatan mental. Lambatnya pengembangan AI pada bidang kesehatan mental bukan tanpa sebab, hal ini dikarenakan pengambilan data pada klien (pasien) lebih banyak didasarkan oleh penilaian dan pengamatan subyektif praktisi.
Meskipun demikian, pengembangan AI dalam bidang kesehatan mental pun bukan sesuatu yang tidak mungkin. Beberapa penelitian telah menunjukkan kapasitas AI yang ke depannya mampu untuk membantu tugas manusia dalam bidang kesehatan mental. Machine Learning adalah salah satu bagian dari AI yang memungkinkan untuk diaplikasikan. Menggunakan metode algoritma pembelajaran statistik dalam merancang model yang memiliki kemampuan untuk belajar dan meningkatkan kemampuannya dengan otomatis, akan membuat sistem ini belajar dari pengalaman tanpa harus diprogram lagi secara eksplisit.
Dalam penggunaan Supervised Machine Learning (SML) misalnya, diberikan data diagnosis gangguan depresi mayor (MDD) vs tidak depresi, kemudian algoritma belajar mengaitkan fitur masukan yang berasal dari berbagai komponen seperti tindakan sosiodemografi, biologis dan klinis untuk memprediksi label. Label bisa berupa kategorikal (MDD atau tidak) atau kontinu (tingkat spektrum keparahan). Sistem mengalami SML karena label bertindak sebagai “Guru” (yaitu, memberi tahu algoritma cara memberi label pada data) untuk algoritma, “Pelajar” (yaitu, belajar untuk mengasosiasikan fitur dengan label tertentu). Setelah belajar dari sejumlah besar berlabel data pelatihan, algoritma diuji pada uji tak berlabel data untuk menentukan apakah itu dapat mengklasifikasikan variabel target dengan benar atau tidak.
Sedangkan pada Unsupervised Machine Learning (UML), sistem ini tidak memerlukan label untuk pengaplikasiannya dalam memprediksikan suatu kategori. Melainkan menggunakan kesamaan dari komponen-komponen yang dimiliki. Jika komponen dan sifat sifat dari data yang diekstrak memiliki kemiripan, maka akan dikelompokkan (clustering). Â Sehingga UML ini dapat dimanfaatkan dalam menginformasikan prognosis suatu gangguan mental.
Kemudian, pengembangan Deep Learning (DL) sebagai bagian dari AI yang teknik pembelajarannya terinspirasi oleh kinerja otak manusia dalam memproses informasi. DL menangani data yang kompleks dan mentah dengan menggunakan jaringan saraf buatan (program komputer yang menyerupai cara otak manusia berpikir) yang memproses data melalui beberapa lapisan. Lapisan ini berperan dalam menyaring data masukan untuk memprediksi dan mengklasifikasikan informasi. DL sangat ideal untuk menemukan struktur rumit dalam data berdimensi tinggi seperti yang terkandung dalam catatan dokter, atau data klinis dan nonklinis yang disediakan oleh klien/pasien.
Pengembangan AI pada bidang kesehatan mental pun tidak dapat dipisahkan pada penggunaan Natural Language Processing (NLP). NLP adalah sistem yang membantu komputer dalam memahami bahasa manusia. Singkatnya, NLP merupakan penghubung bahasa antara manusia dengan komputer. NLP melibatkan penggunaan metode algoritmik; namun, secara khusus mengacu pada bagaimana sistem memproses dan menganalisis bahasa manusia dalam bentuk teks yang tidak terstruktur dan melibatkan terjemahan bahasa, pemahaman semantik, dan ekstraksi informasi. Praktik kesehatan mental akan sangat bergantung pada NLP. Hal ini dikarenakan data input mentah dalam bentuk teks (misalnya, catatan klinis) dan percakapan (misalnya, sesi konseling) akan ditafsirkan oleh NLP sebelum menggunakan teknik AI lain.
Dengan demikian, terdapat beragam cabang AI yang dapat diaplikasikan untuk pengembangannya dalam bidang kesehatan mental. Pengembangan AI ini akan sangat membantu tenaga ahli dalam mendefinisikan gangguan mental klien (pasien) dengan lebih objektif menurut data-data yang diproses oleh sistem. Selain itu, AI juga dibutuhkan oleh praktisi dalam mengidentifikasikan prognosis lebih awal yang nantinya memungkinkan dilakukannya intervensi yang lebih efektif untuk klien (pasien). []
