בריאות נפש דיגיטלית - הבטחות ואתגרים
מאת ד"ר אמיר טל
מאמר זה מוקדש לזכרו של אילן מציק.
הקדמה
יותר ממיליארד אנשים ברחבי העולם מתמודדים מדי שנה עם אתגרים נפשיים משמעותיים, כאשר תופעת הדיכאון לבדה מהווה את הגורם מספר אחד בעולם למוגבלות (נתון שפורסם עוד לפני התפרצות מגפת הקורונה: (Rehm & Shield, 2019). מתוך הכרה כי מדובר באחד האתגרים הקשים ביותר לבריאות הציבור, ארגון הבריאות העולמי הכין תכנית פעולה להתמודדות עם משבר בריאות הנפש, אשר מתמקדת בעיקר בהגדלת הגישה והנגישות לשירותי בריאות הנפש והוספת תקציבים לתחום (Keynejad et al, 2018). דא עקא, מהמציאות בשטח עולה כי הפער של הביקוש בשירותי בריאות הנפש מול היצע המטפלים והמשאבים הקיימים רק הולך ומחריף. לכן, גם במדינות מפותחות, ובאופן ניכר במדינות מתפתחות ובמדינות עולם שלישי, מתן שירותי אבחון, טיפול והחלמה בבריאות הנפש באופן אישי ופרונטלי אינו ישים באופן כולל. לפיכך, עוד לפני הופעתה של מגפת הקורונה, גברה ההתעניינות בתפקיד האפשרי של טכנולוגיות חדשות להרחבת הנגישות של שירותי בריאות הנפש מתוך הכרה כי הצמיחה המהירה בגישה וביכולות של טכנולוגיות בריאות דיגיטליות עשויה לגשר על הפער בין הצורך בטיפול נפשי לבין היכולת המוגבלת לספק אותו.
בריאות נפש דיגיטלית
בריאות דיגיטלית הנה פרקטיקה רפואית, שיקומית או מקדמת בריאות אשר עושה שימוש במכשירים ניידים כגון טלפונים ניידים ושעונים חכמים, טכנולוגיות של מציאות מדומה ורבודה, מכשירים וחיישני ניטור, עזרים אישיים דיגיטליים, בינה מלאכותית ולמידת מכונה (Torous et al, 2021). כיום רוב הפתרונות בעולמות של בריאות נפש דיגיטלית, עושים שימוש בטלפונים חכמים. טלפונים חכמים הפכו, בעשור האחרון, לכוח המניע של המחקר והתעשייה בתחום בריאות נפש דיגיטלית. בהיבט של החומרה, הם קומפקטיים ואלחוטיים, עם עלויות רכישה ותפעול נמוכות יחסית, מה שהופך אותם למכשירים הראשונים שמספקים קישוריות וגישה לאינטרנט בכל מקום עבור חלק ניכר מהאוכלוסייה. החיישנים במכשירים אלו מאפשרים איסוף נתונים חדשים ובעלי כוח גרפי ומחשובי המסייעים מאוד בפיתוח ומתן שירותים מוכווני-אדם שיכולים להיתפר בחליפה אישית לפי הצרכים הייחודיים של כל אדם. בהיבט של התוכנה, הקלות היחסית של פיתוח ושימוש באפליקציות מובייל, יוצרת פוטנציאל כמעט אינסופי להפיכת רעיונות קיימים וחדשים בעולמות האבחון/טיפול/שיקום והחלמה לאפליקציות, אשר יכולות להיות מופצות, בקלות יחסית, למספר עצום של משתמשים. בנוסף, לטלפונים חכמים יש את האפשרות להתממשק לחיישנים ממכשירים חכמים אחרים כגון שעונים וצמידים חכמים, ובכך לאסוף נתונים נוספים שעשויים להצביע על מצבו הקליני והתפקודי של האדם. לצד התערבויות טיפוליות מבוססות אפליקציות, מכשירי טלפון חכמים עשויים לשפר תהליכי אבחון וטיפול באמצעות: א) לכידת נתונים תפקודיים וקליניים לשיפור ניהול תהליכי אבחון, טיפול והחלמה; ב) ניתוח נתונים באמצעות מודלים של למידת מכונה במטרה ליצור תובנות ותחזיות ניתנות לפעולה מותאמות אישית; ו-ג) להציע מגוון רחב של התערבויות, לעתים קרובות מחוץ לאפליקציה עצמה, באמצעות יצירת חיבורים לצוות המטפל, לבני המשפחה ואחרים משמעותיים, תמיכת עמיתים, התערבויות במצבי חירום ועוד.
פנוטיפ דיגיטלי
קיימים שלושה מושגים הקשורים לכל ההיבטים של החיים הביולוגיים: גנוטיפ, פנוטיפ וסביבה. הפנוטיפ של אורגניזם מתייחס לאוסף התכונות הניתנות לצפייה, ותכונות אלו נובעות במשותף מהגנטיקה של האורגניזם וסביבת האורגניזם. עבור בני אדם, מבין הקטגוריות הפנוטיפיות השונות, החל מהמורפולוגיה שלנו ועד לתכונות הביוכימיות שלנו, ההתנהגות האנושית הייתה באופן מסורתי פנוטיפ מאתגר במיוחד. באופן מסורתי חוקרים ופרקטיקאים הסתמכו על סקרים וראיונות כדי ללמוד על ההתנהגות. כיום, כאשר טלפונים חכמים ומכשירים ניידים נוספים נמצאים בהישג יד, ניתן לרתום אותם כדי להציע שפע של נתונים על פנוטיפים חברתיים, התנהגותיים וקוגניטיביים. פנוטיפ דיגיטלי מוגדר ככימות שיטתי ומתמשך של הפנוטיפ האנושי ברמת הפרט, בסביבתו הטבעית, תוך שימוש בנתונים ממכשירים דיגיטליים אישיים, בפרט טלפונים חכמים (Torous et al, 2016). הפנוטיפ הדיגיטלי מבוסס על מידע מחיישנים של המכשיר החכם וכן משאלוני דיווח עצמי ודיווח של הצוות ואחרים משמעותיים.
נהוג לחלק את בניית הפנוטיפ הדיגיטלי לנתונים פאסיביים ונתונים אקטיביים. דוגמאות לנתונים פאסיביים כוללים: מיקום, מספר צעדים, מהירות נסיעה, מדדים פיזיולוגיים כגון דופק ומוליכות עור, מהירות ואופן הקלדה בטלפון החכם, מעקב אחר קבלת והוצאות שיחות והודעות טקסט מהטלפון, ניתוח טקסט של הודעות, פעילות ברשתות חברתיות, טונאליות קולית, תדירות ונפח הדיבור וניתוח תמונות של האדם. נתונים פאסיביים מציעים אמצעי להפחתת עומס על הצוות הטיפולי והאדם עצמו הקשור בדרך כלל לאיסוף נתונים אקטיבי, תוך לכידת נתונים חדשים של התנהגות. כך למשל, נתוני GPS מסייעים לפתח תובנות לגבי הקשר בין ניידות מופחתת לבריאות נפשית ירודה יותר בתקופת הקורונה (Huckins et al, 2020). נתונים פאסיביים מטלפונים חכמים נותנים גם אינדיקציה לתפקוד חברתי ולבדידות (Wang et al, 2020). מגמה חשובה העולה ממחקרי נתונים פסיביים בתנאים שונים היא ששונות, או מדדי אנטרופיה או סטייה מממוצע אישי, נראים בעלי ערך רב יותר מאשר מדידות מוחלטות מכל חיישנים (Miralles et al, 2020).
נתונים אקטיביים מתייחסים בדרך כלל לסקרים מבוססי טלפון חכם, כלומר, ניטור סימפטומים פעיל או הערכה אקולוגית רגעית שניתן להשלים על ידי משתמש באופן ספונטני או בתגובה להנחיה. נתונים אלה מאוחסנים תוך כדי חותמת זמן (רשומה דיגיטלית של התאריך והשעה שבהם פריט הושלם) באפליקציית האיסוף. איסוף נתונים אקטיבי מציע אמצעי חדש לאפיין את המהלך הקליני והתפקודי של האדם. השימוש בטלפונים חכמים להערכה קוגניטיבית ולניטור מרחוק של תסמינים נראה גם אפשרי, עם תוצאות ראשוניות אך מבטיחות (למשל, Liu et al, 2019). יש לזכור כי המורכבות של נתוני הפנוטיפ הדיגיטלי של האדם גדולים בהרבה מההערכות הקליניות הנוכחיות, שממשיכות להסתמך על סולמות סטטיים המבקשים מהאדם להיזכר בתסמינים על פני פרק זמן מוגדר - למשל, תקופה של שבועיים במקרה של הערכת תסמיני דיכאון. בנוסף לכך, העומק והמגוון של נתונים פסיביים ואקטיביים (שכבר משלבים בדרך כלל מדדים כמו ספירת צעדים, ניתוח טקסט ממדיה חברתית, מטא נתונים מרשומות רפואיות אלקטרוניות או מעקב אחר השתתפות קהילתית באמצעות איתור מיקום גיאוגרפי) דורשים טכניקות חדשות במדעי הנתונים, כגון בינה מלאכותית ולמידת מכונה, כדי לשלבם באופן משמעותי וישים בשירותי בריאות הנפש, כמו גם הכשרות ו"חינוך שוק" של צוותי הטיפול והשיקום בבריאות הנפש. התקדמות בבינה מלאכותית ולמידת מכונה תאפשר לתרגם נתונים חדשים לסמנים דיגיטליים רלוונטיים מבחינה קלינית ותפקודית. עם זאת, כמו כל הסמנים הביולוגיים, ההשפעה תיקבע לא רק לפי מובהקות סטטיסטית אלא גם לפי תועלת קלינית ותפקודית. כך למשל, ניתן לצפות את הסיכון להישנות תסמיני סכיזופרניה והפרעה דו-קוטבית על ידי "גילוי חריגות" של הפנוטיפ הדיגיטלי ואיתור הבדלים בדפוסי ההתנהגות של הפרט כפי שיוצג בהמשך המאמר.
לסיכום חלק זה, בעוד שלפנוטיפ הדיגיטלי יש פוטנציאל אדיר לשפר את שירותי בריאות הנפש, עדיין ישנן מגבלות: תקפות מוגבלת של המדדים האקטיביים והפסיביים הקיימים, צורך בשינוי דרכי הניתוח והתצוגה שלהם כך שיהיו בעלי משמעות קלינית ותפקודית, נחיצות של הכשרת הצוותים וקבלת החלטות לגבי סוגיות אתיות הנוגעות לאבטחת והשימוש במידע. כל אלה מצביעים על הצורך להמשיך במחקר שיתקף את ישימות ויעילות השימוש בפנוטיפ דיגיטלי לשיפור תהליכי אבחון, טיפול והחלמה בבריאות הנפש.
ישימות, שימושיות ויעילות של יישומים של בריאות נפש דיגיטליים
בעשור האחרון אנו עדים לגדילה משמעותית של מחקרים הבוחנים את מידת הישימות, שימושיות ויעילות של טכנולוגיות בריאות נפשית דיגיטלית, במגוון אוכלוסיות ובמגוון הקשרים (Tal & Torous, 2017). בחלק זה אציג בקצרה עדויות ראשוניות של חלק מממצאים אלה.
ניהול עצמי של דיכאון וחרדה:
דיכאון וחרדה הנם מצבים שכיחים מאוד באוכלוסייה אשר עלולים לגרום לסבל רב ולפגיעה תפקודית. בשל הביקוש הרב לאסטרטגיות לניהול עצמי של דיכאון וחרדה, פותחו אפליקציות רבות החותרות לסייע לאנשים במצבים אלה. מטא-אנליזה שפורסמה לאחרונה, הכוללת ניתוח של 66 מחקרים אקראיים מבוקרים, חקרה את היעילות של אפליקציות לאתגרים נפשיים, כולל דיכאון וחרדה באוכלוסיות קליניות ולא קליניות ומצאה שמשתתפים שעשו שימוש באפליקציות ייעודיות הראו שיפור בסימפטומים של דיכאון וחרדה בהשוואה לקבוצות הביקורת (Marshall, Dunstan and Bartik, 2020). האפליקציות שנסקרו עושות שימוש בטכניקות מבוססות מחקרית כגון טיפול קוגניטיבי-התנהגותי, מיינדפולנס, פסיכולוגיה חיובית, טיפול התנהגותי דיאלקטי, טיפול בקבלה ומחויבות ועוד.
עם זאת, מתוך 162 האפליקציות שהתיימרו להשתמש בטכניקת טיפול מבוססת ראיות, רק 6.2% פרסמו ראיות התומכות ביעילותן. בנוסף נמצא שבעוד שישנן מאות אפליקציות בתחום, 90% מההורדות של אפליקציות בתחום היו של שלוש אפליקציות בלבד (Calm, Headspace, Youper). יתרה מכך, לרוב האפליקציות לדיכאון (63%) וחרדה (56%) לא היו משתמשים פעילים במשך החודש שנבדק (Wasil, 2020). לכן, יש צורך להרחיב את המחקר לבחינת יעילות האפליקציות המובילות בתחום וכן לחשוב כיצד לחזק את מידת ההתמדה של השימוש באפליקציה כך שיהיה משמעותי ולאורך זמן. על מנת לעשות כן יש להבטיח מעורבות גדולה יותר של אנשים עם דיכאון וחרדה, בני משפחה ואנשי מקצוע בתהליכי פיתוח והטמעת האפליקציות, ולעודד העברת משאבים למחקרים שיבחנו את מידת הישימות, השימושיות והיעילות של אפליקציות אלה ומשתנים המבטיחים שימוש שיטתי וארוך טווח. לבסוף, יש לבחון השפעות לא מיטיבות ואולי מזיקות בשימוש באפליקציות לטיפול בחרדה ודיכאון תוך התייחסות להיבטים האתיים המתלווים לכך.
הפרעות מצב רוח:
למרות בסיס הראיות ההולך וגובר שתואר לעיל על השימוש בטכנולוגיות לבריאות דיגיטלית לניהול עצמי של דיכאון וחרדה, רוב המחקרים הקיימים בוצעו במדגמי אוכלוסייה כלליים או באנשים עם תסמינים מתונים. לפיכך, הישימות הנוכחית של מחקר כזה בניהול הקליני בפועל של הפרעות מצב רוח חמורות, כגון הפרעה דו-קוטבית ודיכאון מג'ורי, נותרה לא ברורה. סקירה שיטתית ומטא-אנליזה עדכנית בנוגע ליעילות של התערבויות דיגיטליות בהפרעה דו-קוטבית מצאו השפעות חיוביות (Liu et al, 2020). באשר להפרעת דיכאון חד קוטבית, בעוד שמספר גדל והולך של ניסויים אקראיים מבוקרים של אפליקציות עם תוכן טיפולי פורסמו, חלקם לא הראו הוכחות לכך שהעברת התערבויות דרך הטלפון החכם מקנה יתרון משמעותי בהשוואה לטיפול הרגיל (למשל: Miralles et al, 2020.)
עם זאת, ניסויים מבוקרים אקראיים שהשתמשו בהתערבויות מבוססות אפליקציות לצד טיפול אנושי, הניבו ראיות חזקות יותר (Arean et al, 2016), דבר המצביע על כך שמעורבות אנושית בהעברת התערבויות מבוססות אפליקציות היא קריטית. בהקשר זה, תפקידים חדשים כגון מאמנים דיגיטליים לתמיכה בשימוש באפליקציות לקידום תהליכי טיפול והחלמה עשויים לספק פתרון לצורך במתן תמיכה אנושית מבלי להעמיס על הקלינאי (Roberts et al, 2021).
מכיוון שהפרעה דו קוטבית והפרעת דיכאון מג'ורי מאופיינות בתנודות אפיזודיות במצב הרוח ובהתנהגות, התערבויות מבוססות מכשירים חכמים עשויות לאפשר ניטור וטיפול בזמן אמת וכן זיהוי של סימפטומים ומניעת הישנות שלהם. עדויות ראשוניות בקרב מתמודדים עם דיכאון מג'ורי והפרעה דו-קוטבית מצביעות על כך שמכשירים חכמים אכן יכולים לשמש פלטפורמה ישימה וזמינה לניטור בזמן אמת של תסמינים, כגון שינויים במצב הרוח, בפעילות הגופנית ובתפקוד, באמצעות הערכות רגעיות אקולוגיות. ניתן לתמוך בכך באמצעות איסוף נתונים פאסיבי כגון מספר השיחות והודעות טקסט נכנסות ויוצאות, או באמצעות מידע על מיקום שעשויים לשקף שינויים בהתנהגות ובפעילות פסיכומוטורית (Colombo et al, 2018; Dogan et al, 2017). בנוסף לכך, ניתוח נתונים מתמשך וחכם (המשלב מודלים של למידת מכונה) יכול לתמוך בזיהוי, ניבוי ומניעת הישנות מחלה, ושימוש בהתערבויות מבוססות מכשירים חכמים בזמן אמת (Antosik¬-Wójcińska et al, 2020). עם זאת, אימות האמצעים בהם נעשה שימוש, הקמת התערבויות שימושיות מבחינה קלינית, והבטחה שהמטופלים והצוותים אכן מסוגלים להתמיד בהתערבויות ארוכות טווח אלו, הם כולם תנאים מקדימים שצריכים להיבחן באופן מחקרי לפני יישום מבוסס ראיות נרחב של טכנולוגיות חדשות אלה בפרקטיקה הקלינית והשיקומית השגרתית.
ניטור והתערבויות למצבי פסיכוזה וסכיזופרניה:
בעוד שרבים תוהים האם מכשירים חכמים וטכנולוגיה דיגיטלית יכולים לגרום לאשליות פרנואידיות אצל אנשים עם הפרעות בספקטרום סכיזופרניה או לא מתאימים לאוכלוסייה זאת מסיבות אחרות, המציאות הפוכה לגמרי. המחקר מראה כי אנשים עם פסיכוזה/סכיזופרניה מעוניינים להשתמש בכלים חדשניים כדי אולי להגביר את הטיפול וההחלמה שלהם (Chivilgina et al, 2020). תופעות לוואי הקשורות לפרנויה כמעט ואינן קיימות. מחקר בתחום זה כולל עבודות חדשניות הן סביב ניטור מרחוק והן התערבויות מבוססות אפליקציות (למשל, Barnett et al, 2018).
לניטור מרחוק יש יתרונות רבים בקרב אנשים במצבים פסיכוטיים, במיוחד כדי להרחיב את המידע במצבים שהאדם יכול פחות לדווח על מצבו בעקבות לקות קוגניטיבית נלווית או קושי אחר. כך למשל, איסוף נתונים פאסיביים בזמן אמת עשוי לסייע בזיהוי מצבי סיכון והתראה לצוות המטפל על הצורך בהתערבות מידית, לשפר החלטות טיפוליות ושיקומיות על ידי מתן תמונה ברורה יותר של דפוסי סימפטומים משתנים ולקדם את הסנכרון והתיאום בקרב הצוות הטיפולי. עד כה המחקר בהקשר זה נעשה על מדגמים קטנים אולם התוצאות היו מבטיחות. סקירה שיטתית של מחקרים שנערכו בקרב משתתפים עם הפרעות פסיכוטיות זיהתה 17 אפליקציות לניטור תהליכי טיפול והחלמה. משך השימוש באפליקציות נע בין שבוע ל-14 חודשים, עם הנחיות לדיווח עצמי שנעו בין מספר פעמים ביום לשבוע, כאשר 69% עד 88% מהדיווחים הושלמו (Chivilgina et al, 2020). מהמחקר עולה כי אסטרטגיית איסוף הנתונים הזאת ישימה ושימושית, למרות כמה השפעות שליליות שדווחו (למשל, מודעות מוגברת לתסמינים).
היעזרות באיסוף נתונים באמצעות חיישנים בטלפון החכם או במכשירים לבישים נמצאו גם כמסייעים כמפחיתים את הנטל הקשור לניטור סימפטומטי פעיל והן להשגת נתונים התנהגותיים אובייקטיביים נוספים. למשל, שני מחקרים שעקבו אחרי 17 חולים עם פסיכוזה באמצעות אפליקציית ניטור פסיבית המותקנת בטלפון החכם שלהם למשך שלושה חודשים, זיהה חריגות בדפוסי ניידות והתנהגות חברתית שבועיים לפני הישנות משמעותית של סימפטומים (Adler et al, 2020). מחקר נוסף זיהה שינויים בנתוני פנוטיפ דיגיטלי - כולל פעילות גופנית, מיקום גיאוגרפי, משך פתיחת הנעילה של הטלפון ותדירות ומשך הדיבור - אצל משתתפים עם פסיכוזה מספר ימים לפני הישנות המחלה (Ben¬Zeev et al, 2017).
מעבר לפוטנציאל בזיהוי מצבים שעשויים להצביע על הישנות מחלה, ישנן אפליקציות שמראות יכולות לשיפור סימפטומים, מיומנויות קוגניטיביות, ניהול טוב יותר של תהליכי מחלה והחלמה והתמודדות עם מחשבות שווא. למרות תוצאות ראשוניות מעודדות אלה, יש צורך במחקרי יעילות נוספים כדי להעריך את מלוא הפוטנציאל של הטכנולוגיות הקיימות. כמו בשאר ההתמודדויות, עיצוב משותף של הטכנולוגיה עם משתמשי הקצה בפועל הוא חיוני כדי להבטיח שההצלחה של ההתערבות הדיגיטלית תהיה מקסימלית. יתר על כן, למעט כמה חריגים (למשל, Gumley et al, 2020), מחקרים לא מדדו בצורה שיטתית תופעות לוואי של שימוש באפליקציות, דבר הדרוש בעת קביעת הבטיחות של התערבויות דיגיטליות או אחרות. לבסוף, קיים אתגר משמעותי ביישום גישות התערבות אלו, אם יתבררו כיעילות וחסכוניות. כיום יש מעט מאוד דוגמאות ליישום מוצלח של התערבויות דיגיטליות בשירותים קליניים שגרתיים בקרב אוכלוסייה זאת.
ילדים ומתבגרים:
בריאות הנפש של ילדים ומתבגרים היא בראש סדר העדיפויות של בריאות הציבור, עם שכיחות של עד 20% מההפרעות הנפשיות באוכלוסיות ילדים ובני נוער ברחבי העולם. מסקירה שיטתית של התערבויות בריאות נפש דיגיטליות בקרב ילדים וצעירים עולה כי רובן מתמקדות במצבי חרדה ודיכאון כבעיות בריאות הנפש הנפוצות ביותר, כאשר תחומים רבים אחרים, כגון, פסיכוזה, הפרעות אכילה והפרעות קשב וריכוז, אינם נחקרים יחסית (Hollis, 2017). העדות החזקה ביותר ליעילות של התערבויות דיגיטליות עבור ילדים וצעירים היא דווח על אפליקציות המשתמשות בטיפול קוגניטיבי התנהגותי (iCBT) Temkin et al, 2020)). כך למשל, אנליזה של 34 מחקרים אקראיים מבוקרים לדיכאון וחרדה בקרב ילדים ומתבגרים תמכה ביעילות של התערבויות מבוססות iCBT בהשוואה לקבוצת הביקורת (Grist et al, 2020). מחקר זה גם מצביע כי תוצאות טובות יותר הושגו כאשר הטיפול נתמך על ידי מטפל או הורים. אם כן, בסך הכול, רוב הסקירות בתחום בריאות הנפש הדיגיטלית עבור ילדים וצעירים מכירות בצורך במחקר נוסף על היעילות של התערבויות אלו. כמו כן, אתגר מרכזי במחקר זה הוא בעיות הפרטיות הנוספות הגלומות בעבודה עם צעירים, כמו גם חששות מתמשכים של זמן מסך. לבסוף, יש להכיר בכך שרבות מהטכנולוגיות שנבדקו אצל צעירים פותחו לראשונה עבור אוכלוסיות בוגרות, במקום שיתוכננו וייצרו יחד עם הצעירים עצמם. למרות מגבלות אלו, נראה שיש פוטנציאל לשימוש משמעותי באפליקציות האלו.
בנוסף למענים שצוינו לעיל, יש עוד מספר רב של טכנולוגיות שפותחו להתמודדות עם מצבים נוספים כגון הפרעות אכילה, הפרעות שימוש בחומרים, תסמיני אוטיזם, הפרעות שינה, דמנציה ומצבים נוירולוגיים אחרים, תסמונות כאב ועוד.
דיון ומסקנות
תפקידה של הטכנולוגיה במתן גישה רחבה יותר להתערבויות פסיכולוגיות ולטיפול נפשי נדון זה יותר מעשור. עם זאת, רק בשנים האחרונות התקדמו היכולות, הנגישות והקבלה של מכשירי אינטרנט באופן נרחב (במיוחד טלפונים חכמים) עד כדי כך שאפשרו לבריאות הנפש הדיגיטלית להפוך ממושג תיאורטי לאפשרות ריאלית להגדלת ושיפור שירותי בריאות הנפש המסורתיים ברחבי העולם. פיתוח של טכנולוגיות קשורות, לרבות אלגוריתמים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה, צ'טבוטים ומציאות מדומה ורבודה, לצד מחקר אמפירי על התועלת של כל אחת מהן בהקשרים של בריאות הנפש, הציג מספר אפיקים מבטיחים.
הפיתוח של מענים דיגיטליים בבריאות הנפש הואץ עוד יותר על ידי נגיף הקורונה והמדיניות שהתלוותה אליה. בתקופה זאת כל בעלי העניין בתחום בריאות הנפש למדו כיצד מענים דיגיטליים יכולים להציע רמה מסוימת של טיפול מותאם בנסיבות שבהן גישה לשירותי טיפול מסורתיים נמנעת. במונחים של בריאות נפש דיגיטלית לניהול של התמודדויות נפשיות ארוכות טווח, ישנם מספר קווי מחקר שמפותחים כדי לתמוך בשימוש של מענים אלה, בעיקר ככלים התומכים ומתווספים לטיפול הרגיל. לצד טיפולים המועברים בצורה דיגיטלית, חלה גם התקדמות לקראת השימוש בנתונים שנאספים במכשירים חכמים לצורך ניבוי תוצאות קליניות והתראה על סיכון להישנות מחלה. מחקר עתידי צריך לשאוף לשלב בין שני התחומים הללו, על מנת לעשות שימוש בנתונים במטרה לספק התערבויות ממוקדות ובזמן אמת ולמנוע הישנות ותוצאות שליליות אחרות.
לבסוף, העניין וההשקעה הרבים ביישומים של מענים דיגיטליים טיפוליים בבריאות הנפש של ילדים ומתבגרים צריכים להתבסס על האוריינטציה הטכנולוגית של הצעירים והמוכנות שלהם לאמץ טכנולוגיות חדשות. עם זאת, כל ההתקדמות המוצגת בנושא, הן בטכנולוגיות עצמן והן במחקר התומך בהן, לא מספיקה כדי להבטיח שהפוטנציאל של המענה הדיגיטלי יתממש הלכה למעשה. לכן, יש לטפל במספר אתגרים משמעותיים סביב תהליכי היישום. ברמת המטופל, נדרשת הבנה טובה יותר של מעורבות המשתמשים בטכנולוגיות אלו וצמצום פערים דיגיטליים אפשריים. ברמת הצוות המטפל, נדרשת הכשרה שיטתית לשימוש בטכנולוגיות לקידום אבחון, טיפול והחלמה בבריאות הנפש, הגדרת ציפיות ברורה יותר לגבי האופן שבו טכנולוגיות אלה משתלבות בתהליכי העבודה הקיימים, וגם החלטה לגבי דרכי השימוש בטכנולוגיה. ברמת הרגולציה, נדרשות פעולה נוספת על מנת להבטיח שהתקנות הקליניות גמישות במידה הראויה כדי לאפשר אימוץ יעיל של חדשנות בתוך שירותי הבריאות, בעוד שתקנות מחמירות יותר עבור חברות מסחריות עשויות להידרש כדי להגן על הציבור ולהגביר את אמון הציבור בשימוש בטכנולוגיה למטרות קידום בריאות הנפש.
במובנים רבים הרכבת יצאה מהתחנה ואין כמעט ספק שטכנולוגיות דיגיטליות ישנו את פני המחקר והטיפול בבריאות הנפש. עד כמה השינויים הללו באמת יועילו למתמודדים עם אתגרים נפשיים, בני משפחתם ולצוותים המקצועיים? הדבר תלוי בגישה שוויונית ומשתפת מצד המטפלים, בפיתוח מחקר שיטתי וביישום אתי מבוסס ראיות של הטכנולוגיות החדשות הללו במסגרת שירותי בריאות הנפש השונים.
מקורות
Adler, D. A., Ben-Zeev, D., Tseng, V. W., Kane, J. M., Brian, R., Campbell, A. T., Hauser, M., Scherer, E. A., & Choudhury, T. (2020). Predicting Early Warning Signs of Psychotic Relapse From Passive Sensing Data: An Approach Using Encoder-Decoder Neural Networks. JMIR mHealth and uHealth, 8(8), e19962. https://doi.org/10.2196/19962
Antosik-Wójcińska, A. Z., Dominiak, M., Chojnacka, M., Kaczmarek-Majer, K., Opara, K. R., Radziszewska, W., Olwert, A., & Święcicki, Ł. (2020). Smartphone as a monitoring tool for bipolar disorder: a systematic review including data analysis, machine learning algorithms and predictive modelling. International journal of medical informatics, 138, 104131. https://doi.org/10.1016....2020.104131
Arean, P. A., Hallgren, K. A., Jordan, J. T., Gazzaley, A., Atkins, D. C., Heagerty, P. J., & Anguera, J. A. (2016). The Use and Effectiveness of Mobile Apps for Depression: Results From a Fully Remote Clinical Trial. Journal of medical Internet research, 18(12), e330. https://doi.org/10.2196/jmir.6482
Barnett, I., Torous, J., Staples, P., Sandoval, L., Keshavan, M., & Onnela, J. P. (2018). Relapse prediction in schizophrenia through digital phenotyping: a pilot study. Neuropsychopharmacology : official publication of the American College of Neuropsychopharmacology, 43(8), 1660–1666. https://doi.org/10.1038...6-018-0030-z
Ben-Zeev, D., Brian, R., Wang, R., Wang, W., Campbell, A. T., Aung, M., Merrill, M., Tseng, V., Choudhury, T., Hauser, M., Kane, J. M., & Scherer, E. A. (2017). CrossCheck: Integrating self-report, behavioral sensing, and smartphone use to identify digital indicators of psychotic relapse. Psychiatric rehabilitation journal, 40(3), 266–275. https://doi.org/10.1037/prj0000243
Chivilgina, O., Wangmo, T., Elger, B. S., Heinrich, T., & Jotterand, F. (2020). mHealth for schizophrenia spectrum disorders management: A systematic review. International Journal of Social Psychiatry, 66(7), 642–665. https://doi.org/10.1177/0020764020933287
Colombo, D., Fernández-Álvarez, J., Patané, A., Semonella, M., Kwiatkowska, M., García-Palacios, A., Cipresso, P., Riva, G., & Botella, C. (2019). Current State and Future Directions of Technology-Based Ecological Momentary Assessment and Intervention for Major Depressive Disorder: A Systematic Review. Journal of clinical medicine, 8(4), 465. https://doi.org/10.3390/jcm8040465
Dogan, E., Sander, C., Wagner, X., Hegerl, U., & Kohls, E. (2017). Smartphone-Based Monitoring of Objective and Subjective Data in Affective Disorders: Where Are We and Where Are We Going? Systematic Review. Journal of medical Internet research, 19(7), e262. https://doi.org/10.2196/jmir.7006
Grist, R., Croker, A., Denne, M., & Stallard, P. (2019). Technology Delivered Interventions for Depression and Anxiety in Children and Adolescents: A Systematic Review and Meta-analysis. Clinical child and family psychology review, 22(2), 147–171. https://doi.org/10.1007...7-018-0271-8
Gumley, A., Bradstreet, S., Ainsworth, J., Allan, S., Alvarez-Jimenez, M., Beattie, L., Bell, I., Birchwood, M., Briggs, A., Bucci, S., Castagnini, E., Clark, A., Cotton, S. M., Engel, L., French, P., Lederman, R., Lewis, S., Machin, M., MacLennan, G., Matrunola, C., … Gleeson, J. (2020). Early Signs Monitoring to Prevent Relapse in Psychosis and Promote Well-Being, Engagement, and Recovery: Protocol for a Feasibility Cluster Randomized Controlled Trial Harnessing Mobile Phone Technology Blended With Peer Support. JMIR research protocols, 9(1), e15058. https://doi.org/10.2196/15058
Hollis, C., Falconer, C. J., Martin, J. L., Whittington, C., Stockton, S., Glazebrook, C., & Davies, E. B. (2017). Annual Research Review: Digital health interventions for children and young people with mental health problems - a systematic and meta-review. Journal of child psychology and psychiatry, and allied disciplines, 58(4), 474–503. https://doi.org/10.1111/jcpp.12663
Huckins, J. F., daSilva, A. W., Wang, W., Hedlund, E., Rogers, C., Nepal, S. K., Wu, J., Obuchi, M., Murphy, E. I., Meyer, M. L., Wagner, D. D., Holtzheimer, P. E., & Campbell, A. T. (2020). Mental Health and Behavior of College Students During the Early Phases of the COVID-19 Pandemic: Longitudinal Smartphone and Ecological Momentary Assessment Study. Journal of medical Internet research, 22(6), e20185. https://doi.org/10.2196/20185
Keynejad, R. C., Dua, T., Barbui, C., & Thornicroft, G. (2018). WHO Mental Health Gap Action Programme (mhGAP) Intervention Guide: a systematic review of evidence from low and middle-income countries. Evidence-based mental health, 21(1), 30–34. https://doi.org/10.1136/eb-2017-102750
Liu, G., Henson, P., Keshavan, M., Pekka-Onnela, J., & Torous, J. (2019). Assessing the potential of longitudinal smartphone based cognitive assessment in schizophrenia: A naturalistic pilot study. Schizophrenia research. Cognition, 17, 100144. https://doi.org/10.1016....2019.100144
Liu, J. Y., Xu, K. K., Zhu, G. L., Zhang, Q. Q., & Li, X. M. (2020). Effects of smartphone-based interventions and monitoring on bipolar disorder: A systematic review and meta-analysis. World journal of psychiatry, 10(11), 272–285. https://doi.org/10.5498/wjp.v10.i11.272
Marshall, J. M., Dunstan, D. A., & Bartik, W. (2020). Apps With Maps-Anxiety and Depression Mobile Apps With Evidence-Based Frameworks: Systematic Search of Major App Stores. JMIR mental health, 7(6), e16525. https://doi.org/10.2196/16525
Miralles, I., Granell, C., Díaz-Sanahuja, L., Van Woensel, W., Bretón-López, J., Mira, A., Castilla, D., & Casteleyn, S. (2020). Smartphone Apps for the Treatment of Mental Disorders: Systematic Review. JMIR mHealth and uHealth, 8(4), e14897. https://doi.org/10.2196/14897
Rehm, J., & Shield, K. D. (2019). Global Burden of Disease and the Impact of Mental and Addictive Disorders. Current psychiatry reports, 21(2), 10. https://doi.org/10.1007...0-019-0997-0
Roberts, A. E., Davenport, T. A., Wong, T., Moon, H. W., Hickie, I. B., & LaMonica, H. M. (2021). Evaluating the quality and safety of health-related apps and e-tools: Adapting the Mobile App Rating Scale and developing a quality assurance protocol. Internet interventions, 24, 100379. https://doi.org/10.1016....2021.100379
Tal, A., & Torous, J. (2017). The digital mental health revolution: Opportunities and risks. Psychiatric rehabilitation journal, 40(3), 263–265. https://doi.org/10.1037/prj0000285
Torous, J., Bucci, S., Bell, I. H., Kessing, L. V., Faurholt-Jepsen, M., Whelan, P., Carvalho, A. F., Keshavan, M., Linardon, J., & Firth, J. (2021). The growing field of digital psychiatry: current evidence and the future of apps, social media, chatbots, and virtual reality. World psychiatry : official journal of the World Psychiatric Association (WPA), 20(3), 318–335. https://doi.org/10.1002/wps.20883
Torous, J., Kiang, M. V., Lorme, J., & Onnela, J. P. (2016). New Tools for New Research in Psychiatry: A Scalable and Customizable Platform to Empower Data Driven Smartphone Research. JMIR mental health, 3(2), e16. https://doi.org/10.2196/mental.5165
Wasil, A. R., Gillespie, S., Shingleton, R., Wilks, C. R., & Weisz, J. R. (2020). Examining the Reach of Smartphone Apps for Depression and Anxiety. The American journal of psychiatry, 177(5), 464–465. https://doi.org/10.1176...019.19090905
Wang W, Mirjafari S, Harari G et al. (2020). Social sensing: assessing social function¬ing of patients living with schizophrenia using mobile phone sensing. Pre¬sented at the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Honolulu, April 2020.
