الكلمات الرئيسية: اضطرابات القلق، روبوتات الدردشة، الدعم العاطفي، حالات الأزمات، التشخيص

في عالم اليوم، يتطلب الطلب المتزايد على خدمات العلاج النفسي والوصول المحدود إلى المتخصصين المؤهلين البحث عن علاجات جديدة للاضطرابات النفسية. يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) في العلاج النفسي إمكانيات لمعالجة هذه التحديات، خاصة من خلال تطوير أنظمة علاجية ذكية يمكن أن تتكيف مع احتياجات المرضى الفردية وتقدم دعمًا مستمرًا. يتم دمج الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في جوانب مختلفة من حياة البشر، بما في ذلك مجالات علم النفس والعلاج النفسي. يفتح استخدام الذكاء الاصطناعي في هذا المجال فرصًا جديدة لتوسيع الوصول إلى خدمات العلاج النفسي وتحسين فعاليتها [1]. واحدة من المجالات الواعدة هي إنشاء أنظمة علاجية ذكية يمكن أن تقدم علاجًا أكثر تخصيصًا وحل مشكلة نقص المتخصصين المؤهلين.
تؤكد الدراسات الحديثة أن استخدام الذكاء الاصطناعي فعال في تشخيص وعلاج الاضطرابات النفسية [2،3]. تسلط بعض الدراسات الضوء على أن روبوتات الدردشة يمكن أن تساعد بشكل فعال في إدارة أعراض الاكتئاب والقلق [4]. أظهر زينغ وآخرون [5] أن الأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، وبشكل خاص نموذج دمج التصوير بالرنين المغناطيسي متعدد الأنماط القائم على الانتباه، يمكن أن تساعد بشكل فعال في تشخيص وإدارة اضطراب الاكتئاب الشديد. تسلط دراستهم الضوء على كيفية تحسين المراقبة المستمرة من خلال الذكاء الاصطناعي دقة التشخيص وتقديم تدخلات في الوقت الحقيقي، مما يعزز في النهاية علاج الاكتئاب والقلق. شهد استخدام روبوتات الدردشة في العلاج النفسي نموًا كبيرًا خلال السنوات الخمس الماضية. أجرى لي وآخرون [6] مراجعة منهجية وتحليلًا تلوياً، مما يوضح أن الوكلاء المحادثين المعتمدين على الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعززوا الصحة النفسية والرفاهية بشكل فعال. تسلط دراستهم الضوء على أن روبوتات الدردشة تقدم دعمًا في الوقت المناسب وتوصيات مخصصة، مما يمكن أن يقلل بشكل كبير من مستويات القلق ويحسن الرفاهية النفسية والعاطفية، خاصة بين الطلاب.
مجال آخر مهم من البحث هو دمج الذكاء الاصطناعي لإدارة أعراض الاكتئاب والقلق. طور وانغ وآخرون [7] إطار عمل لدمج الميزات عالية ومنخفضة التردد للتشخيص التلقائي لاضطراب الاكتئاب الشديد، مما يبرز المزيد من إمكانيات الذكاء الاصطناعي لتقديم دعم أكثر سهولة وتخصيصًا للمرضى. تؤكد هذه الدراسات على الدور المتزايد للذكاء الاصطناعي في تحسين دقة وفعالية التدخلات النفسية، خاصة في إدارة الاكتئاب والقلق. يشير بواليلونغي وآخرون [8] إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي وظائف، على وجه الخصوص، مراقبة حالة المرضى وتقديم توصيات علاجية، مما يفتح فرصًا جديدة لممارسة العلاج النفسي. ومع ذلك، هناك عدد كبير من الفجوات في البحث، خاصة فيما يتعلق بدمج هذه الأنظمة في البيئة السريرية وتقييم فعاليتها على المدى الطويل.

كما تسلط دراسة أووي وويلكينسون [9] الضوء على الحاجة إلى دراسة أكثر تفصيلًا للجوانب الأخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في العلاج النفسي، مع الأخذ في الاعتبار العوامل النفسية والاجتماعية التي قد تؤثر على عملية العلاج. تتطلب هذه التحديات إنشاء إطار تنظيمي واضح وطرق تقييم لا تزال غير متطورة في الأبحاث الحالية.
قدم هابر وآخرون [10] مفهوم “الثالث الاصطناعي” في العلاج النفسي، مستكشفين كيف تؤثر وجود الذكاء الاصطناعي على الديناميات بين المعالجين والمرضى. توفر هذه الدراسة منظورًا أوسع حول دور الذكاء الاصطناعي في العلاج، مقترحة أنه بينما يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في التشخيص والدعم، قد يؤثر أيضًا على العلاقة التقليدية بين المعالج والمريض. أجرى رونبرغ وآخرون [11] دراسة SPEAC-2، التي تحقق في إمكانية وجود مستشار ذكي مدعوم بالذكاء الاصطناعي، مدرب على PST، للبالغين الذين يعانون من ضغوط عاطفية. توفر هذه الدراسة رؤى قيمة حول كيفية تقديم التدخلات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي دعمًا عاطفيًا شخصيًا في الوقت الحقيقي، مما يلبي الطلب المتزايد على خدمات الصحة النفسية حيث قد يكون الوصول التقليدي محدودًا. ومع ذلك، بينما يظهر نظام SPEAC-2 وعدًا، هناك حاجة إلى مزيد من البحث لاستكشاف فعاليته على المدى الطويل مقارنة بالمعالجين البشريين.
استكشف عليمور وآخرون [12] الصفات النوعية لعمليات الذكاء الاصطناعي في رعاية الصحة النفسية، مع التركيز على كيفية توقع الذكاء الاصطناعي لتصورات المتخصصين في الصحة النفسية والمساهمة في تحسين اتخاذ القرار في العلاج النفسي. تكشف دراستهم عن إمكانيات الذكاء الاصطناعي في تحسين الكفاءة التشغيلية للممارسات العلاجية، لكنها تشير أيضًا إلى الحاجة إلى مزيد من البحث العميق حول كيفية دمج الذكاء الاصطناعي بالكامل في البيئات السريرية. درس بلاكون [13] دور الذكاء الاصطناعي في العلاج النفسي، مشيرًا إلى أنه بينما يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في مراقبة المرضى وتقديم توصيات علاجية مخصصة، فإنه لا يمكن أن يحل محل العنصر البشري في العلاج. تؤكد هذه الدراسة على الحاجة إلى نهج متوازن لدمج الذكاء الاصطناعي في العلاج النفسي، حيث يعمل الذكاء الاصطناعي كمكمل بدلاً من بديل للمعالجين البشريين. يبرز هذا ضرورة المزيد من الاستكشاف حول كيفية الحفاظ على التعاطف والاتصال الشخصي الضروريين لنجاح العلاج.
تتناول الأبحاث الحالية فجوة حاسمة في تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي ضمن رعاية الصحة النفسية، حيث تظل هذه الأدوات غير مستغلة مقارنة باستخدامها في الصحة البدنية. على عكس الدراسات السابقة، تستكشف هذه الأبحاث ليس فقط إمكانيات الذكاء الاصطناعي في تعزيز أدوات التشخيص وتحديد العلامات الحيوية الموضوعية للأمراض النفسية، ولكن أيضًا تقييم فعالية روبوتات الدردشة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في سيناريوهات الأزمات الواقعية، مثل خلال الحرب في أوكرانيا. تكمن أهمية هذه الدراسة في تحليلها الشامل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يوضح كيف يمكن لهذه التقنيات تقديم دعم نفسي في الوقت المناسب عندما يكون الوصول إلى العلاج التقليدي محدودًا.
العلاج محدود. من خلال التركيز على تفاعلات المستخدمين مع روبوت الدردشة Friend، يكشف البحث عن فعاليته في تقليل القلق بين المستخدمين في بيئات عالية الضغط، مما يبرز دور الذكاء الاصطناعي كملحق حاسم للرعاية النفسية التقليدية.
تهدف هذه الدراسة إلى تقييم نظام علاجي ذكي يدمج الذكاء الاصطناعي لدعم عمليات العلاج النفسي، خاصة في الحالات التي يكون فيها الوصول إلى المعالجين النفسيين محدودًا. من خلال دراسة تجريبية، تم تقييم كيفية تأثير مثل هذا النظام على تحسين النتائج السريرية وتحسين العملية العلاجية. كما ساعدت الدراسة في تحديد المشكلات المحتملة وتأثير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على ممارسة العلاج النفسي. بالإضافة إلى ذلك، كانت الدراسة تهدف إلى تقييم فعالية روبوت المحادثة ‘الصديق’ مقارنة بجلسات العلاج النفسي التقليدية في تقليل مستويات القلق لدى النساء في حالات الأزمات. تم تطوير عدة فرضيات لدراسة فائدة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، ولا سيما روبوتات المحادثة، في علاج الصحة النفسية:

استخدام روبوت الدردشة الصديق سيقلل بشكل كبير من مستويات القلق لدى المشاركين مقارنةً بتقييمات ما قبل التدخل، مما يوضح فائدته كأداة دعم نفسي.

H2 ستقدم دردشة صديق H2 دعمًا عاطفيًا في الوقت المناسب وفعالًا، مما يؤدي إلى تحسين كبير في الحالات العاطفية التي يبلّغ عنها المشاركون وطرق تعاملهم.

دمج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في رعاية الصحة النفسية سيساهم في تحسين الوصول إلى خدمات الدعم النفسي وتوافرها، خاصة في حالات الأزمات حيث تكون العلاجات التقليدية محدودة.

يبلغ المشاركون في H4 الذين يستخدمون روبوت الدردشة Friend عن مستويات عالية من سعادة المستخدم وفائدة متصورة، مما يدل على أن الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تساعد في علاج الصحة النفسية.

H5 سيكون هناك علاقة إيجابية بين عدد التفاعلات مع روبوت الدردشة الصديق وكمية تقليل القلق التي يشعر بها المشاركون، مما يشير إلى أن الانخراط الأكبر مع تقنيات الذكاء الاصطناعي قد يحسن فعاليتها.

تم اختيار المشاركين في هذه التجربة السريرية العشوائية (RCT) من خلال إجراء متعدد الخطوات لضمان أن تكون العينة تمثيلية وأن تكون النتائج دقيقة. تم إجراء التوظيف من خلال مبادرات توعية تستهدف النساء اللواتي يعشن في مناطق القتال العسكري النشط في أوكرانيا، بما في ذلك التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي. شملت الدراسة النساء اللواتي تتراوح أعمارهن بين 18 و 60 عامًا واللواتي
تم تشخيصه باضطراب القلق من قبل ممارس صحة نفسية مؤهل خلال الستة أشهر السابقة. كما كان يُطلب من المشاركين العيش في مناطق تأثرت مباشرة بالأنشطة العسكرية وأن يكون لديهم إمكانية الوصول إلى جهاز محمول متصل بالإنترنت. شملت معايير الاستبعاد وجود أمراض نفسية رئيسية (مثل الفصام، واضطراب ثنائي القطب)، أو تعاطي المواد المخدرة الحالي، أو الحمل أو الرضاعة، أو أي حالة قد تمنع المشارك من التفاعل مع الروبوت الدردشة.
أجرى علماء النفس السريري مقابلات افتراضية لتأكيد تشخيص القلق وتحديد الأهلية، حيث تم اختيار 104 نساء من بين 150 تم فحصهن. ثم تم توزيع المشاركات إما على المجموعة التجريبية (52 امرأة تستخدم الدردشة الآلية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي Friend للدعم النفسي اليومي) أو المجموعة الضابطة (52 امرأة تتلقى ثلاث جلسات علاج تقليدي مدتها 60 دقيقة مع علماء نفس معتمدين كل أسبوع). خلال الدراسة التي استمرت ثمانية أسابيع، قدمت الدردشة الآلية مساعدة مخصصة من خلال معالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة، حيث كانت تعدل ردودها وفقًا للحالة العاطفية للمستخدم.
تُصنف هذه الدراسة كدراسة سريرية لأن المشاركين تم تعيينهم عشوائيًا إما إلى مجموعة تجريبية تستخدم روبوت المحادثة Friend أو مجموعة ضابطة تتلقى العلاج النفسي التقليدي، وهو عنصر من عناصر التجارب السريرية التي تقلل من التحيز وتضمن القابلية للمقارنة. يستخدم هذا النظام الذكاء الاصطناعي إطار معالجة اللغة الطبيعية وطرق التعلم الآلي للتواصل مع الأشخاص في الوقت الحقيقي. يهدف النظام إلى تحليل الحالة العاطفية للمستخدم من خلال مدخلات نصية ثم تقديم ردود مخصصة بناءً على إجراءات العلاج مثل العلاج السلوكي المعرفي والمقابلات التحفيزية. يستخدم روبوت المحادثة نماذج التعلم العميق لتعديل الردود مع تقدم المحادثات، مقلدًا علاقة تعاطفية لتخفيف أعراض القلق. يتم تقييم البيانات التي تم الحصول عليها من هذه المناقشات من قبل النظام الخلفي، الذي يقوم بتحليل المشاعر العاطفية لتحديد الانزعاج وتقديم تدابير التكيف المناسبة. من خلال تعيين المشاركين عشوائيًا إلى المجموعات التجريبية أو الضابطة، تضمن الدراسة القابلية للمقارنة وتسمح بتقييم شامل لفعالية روبوت المحادثة مقارنة بالعلاج النفسي التقليدي، مما يؤدي إلى أدلة موثوقة تؤثر على علاج الصحة النفسية. علاوة على ذلك، يسمح الشكل المنظم للتجربة العشوائية المضبوطة بتحليل إحصائي قوي، مما يعزز صلاحية النتائج في سياق العلاج النفسي خلال حالات الأزمات.
كان من الضروري إجراء تجربة عشوائية محكومة (RCT) لتحديد العلاقة السببية بين التدخل ونتائج تقليل القلق، مما يسمح بتقييم كامل لفعالية الروبوت الدردشة. يسمح تصميم التجربة العشوائية المحكومة المنظم بإجراء تحليل إحصائي شامل، مما يحسن من صحة النتائج في حالات الأزمات. مقاييس النتائج الموحدة، وبشكل خاص مقياس هاملتون لتقييم القلق ومقياس بيك للقلق.

تم استخدام قائمة الجرد لتقييم مستويات القلق قبل وبعد التدخل، وهو ما يتماشى مع أهداف التجارب السريرية في تقييم فعالية العلاج وسلامته، مما يميزه عن التصاميم شبه التجريبية. تم تحليل البيانات باستخدام الإحصائيات الوصفية وطرق اختبار t لمقارنة النتائج قبل وبعد تطبيق النظام. استخدم الباحثون -اختبار t بدلاً من ANOVA لمقارنة متوسطات مجموعتين: المجموعة التجريبية (التي تستخدم روبوت الدردشة Friend) والمجموعة الضابطة (التي تتلقى العلاج النفسي التقليدي). يعتبر اختبار t مناسبًا لمقارنة مجموعتين، بينما يُستخدم ANOVA عادةً لثلاث مجموعات أو أكثر. نظرًا لأن التركيز كان فقط على هاتين المجموعتين، كان اختبار t هو المفضل. استخدام برنامج الحزمة الإحصائية للعلوم الاجتماعية الإصدار 27 ضمن دقة وموضوعية معالجة النتائج. استخدم النظام معدات حاسوبية متخصصة ذات قدرة حاسوبية كافية لمعالجة كميات كبيرة من البيانات، ومعدات خادم آمنة لتخزين ومعالجة البيانات الشخصية للمرضى. تم استخدام SPSS وفقًا لائحة حماية البيانات العامة (GDPR)، مما يضمن تسجيل ومعالجة البيانات الشخصية للمشاركين بشكل آمن، وأنه تم الالتزام بمعايير صارمة للخصوصية وحماية البيانات طوال الدراسة. يضمن الامتثال لـ GDPR سرية المشاركين ويضمن الإدارة الأخلاقية للبيانات الحساسة.
بالإضافة إلى القياسات الكمية، نظرت الدراسة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى، مثل تيس، وويزا، وووبوت، للحصول على رؤى نوعية. وقد فحصت هذه الدراسة طرقها وميزاتها وبيئات تشغيلها، بالإضافة إلى كيفية استغلالها لمعالجة اللغة الطبيعية وغيرها من تقنيات الذكاء الاصطناعي لزيادة تفاعل المستخدمين. تسعى المقاربة الشاملة للدراسة إلى فحص الفوائد المحتملة لتقنيات الذكاء الاصطناعي في تحسين تشخيص وعلاج الأمراض النفسية، بالإضافة إلى اقتراح مواضيع للبحث والاستخدام المستقبلي في العلاج النفسي.

تزداد شعبية استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في الطب، لا سيما في مجال الصحة البدنية، على الرغم من أن استخدامها في الصحة النفسية لا يزال محدودًا. تعتمد الصحة النفسية على القدرة على بناء فهم متبادل، وتكوين علاقات مع المرضى، ومراقبة مشاعرهم وسلوكهم، مما يجعل من الصعب أتمتة الأنشطة باستخدام الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يمكن أن يزيد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من فهمنا للأمراض النفسية وطرق التشخيص. لديه القدرة على المساعدة في تحديد العلامات البيولوجية بالإضافة إلى تطوير أدوات تشخيصية ونماذج مخاطر أكثر دقة للأمراض النفسية. على سبيل المثال، يتم استخدام تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) للتحقيق في الاكتئاب، وتتيح تقنيات التعلم العميق مثل الشبكات العصبية التمييز بدقة بين الأفراد المصابين بالاكتئاب والأفراد الأصحاء.
لقد أثبتت الدراسات أن شبكة عصبية ثلاثية الأبعاد قادرة على التنبؤ بالاكتئاب بشكل صحيح استنادًا إلى مقاطع الفيديو.
بالإضافة إلى الأهداف التشخيصية والتنبؤية، تتطور الأجهزة العلاجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي بسرعة. كان للابتكار التكنولوجي تأثير هائل على مجال علم النفس، خاصة مع تطوير أول روبوت محادثة من قبل عالم النفس ويزنباوم. تم تسمية البرنامج ELIZA تيمناً بشخصية إليزا دوليتل في مسرحية بيغماليون لجورج برنارد شو، حيث كان يحاكي محادثة مع معالج نفسي، على الرغم من قدراته الفكرية المحدودة. اعتمدت ELIZA على فرضية إعادة صياغة تعليقات المستخدم إلى أسئلة، مما سمح بظهور فهم وتعاطف. باستخدام سيناريو “الطبيب”، نجحت ELIZA في تقليد تقنية عالم النفس البارز كارل روجرز، مما خلق إحساساً بالاستماع النشط والتفاعل. سلط هذا التطبيق المبكر للروبوت المحادثة الضوء على إمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي في العلاج النفسي، مما وضع الإطار للابتكارات المستقبلية في هذا المجال. لقد تقدمت التقنيات الحديثة بشكل كبير، مما حسّن القدرة على التعامل مع القضايا المعقدة وإنتاج أنظمة تفاعلية أكثر ذكاءً قادرة على توفير تفاعلات أكثر واقعية وعمقاً مع المستخدمين في مجال علم النفس. تقدم Tess وغيرها من روبوتات المحادثة (سارة، وويبوت، وويزا) المساعدة من خلال الرسائل النصية والعروض التفاعلية. على سبيل المثال، يستخدم ويبوت التحليل النفسي الافتراضي لمساعدة المستخدمين في تحديد مشاعرهم وأنماط تفكيرهم، بالإضافة إلى تعليمهم استراتيجيات المرونة وتقليل القلق. وقد وُجد في الدراسات أن ويبوت يقلل بنجاح من أعراض الاكتئاب. تُستخدم Tess لتشخيص الأمراض العاطفية وتخفيف الحزن والقلق. تُبنى أنظمة العلاج النفسي الذكية على الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، والتي تشمل مجموعة واسعة من التقنيات.
تيس، وهو روبوت محادثة نفسي، يستخدم معالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة، والتعلم العميق لتقييم لغة المرضى، وعواطفهم، وسلوكهم، مع تعديل الردود لتقديم علاج مخصص. تستخدم تيس مجموعة متنوعة من أساليب العلاج، بما في ذلك العلاج السلوكي المعرفي والمقابلات التحفيزية، وقد أظهرت نجاحًا في تقليل القلق والحزن، خاصة بين الطلاب. تيس ليست بديلاً عن الرعاية المتخصصة، بل هي أداة مساعدة تعزز الوصول إلى المساعدة في الصحة النفسية وتوفر موارد تعليمية لتطوير مهارات المساعدة الذاتية.
إيلي، معالج افتراضي تم إنشاؤه بواسطة معهد التكنولوجيا الإبداعية، يستخدم التعرف على الصوت ورؤية الكمبيوتر لتقييم الصحة النفسية خلال الاستشارات الافتراضية. هذا النظام الذكي الاصطناعي يتعرف على التغيرات الصغيرة في تعبيرات الوجه، ونبرة الصوت، والإيماءات، والوضعية، والتي تعتبر حاسمة لتقييم الحالات النفسية بدقة. تقوم إيلي بتقييم المعاني و
التحولات العاطفية في الكلام، لكن خوارزميات رؤية الكمبيوتر تنظر إلى التعبيرات الدقيقة والإيماءات، التي قد تكشف أكثر من التواصل المنطوق. تُستخدم هذه الطريقة لتقييم الصحة النفسية للأفراد، وتشخيص علامات اضطراب ما بعد الصدمة، والاكتئاب، والقلق، وتطوير مهارات التواصل. إلي هي أيضًا أداة بحث مفيدة، تساعد في فهم العلاقة بين السلوك غير اللفظي والصحة النفسية بشكل أكبر. لقد أظهرت هذه التطبيق الذكي في العلاج النفسي القدرة على تحسين تشخيص وعلاج الأمراض النفسية، مما يوفر مساعدة حيوية للأفراد الذين لديهم وصول محدود إلى مرافق الرعاية الصحية التقليدية.
SimSensei هو نظام متقدم يستخدم التعلم العميق وتحليل السلوك لاكتشاف علامات الحزن واضطراب ما بعد الصدمة. يقوم بإجراء تفاعلات واقعية مع المستخدم من خلال دمج عدة مصادر بيانات، مثل الرسائل النصية وتسجيلات الصوت والفيديو. يستخدم SimSensei معالجة اللغة الطبيعية وتحليل الفيديو لتحديد الحالات العاطفية والدلالات السلوكية للمشاكل النفسية. تتمثل ميزته الرئيسية في قدرته على التفاعل مع المستخدمين من خلال دردشة تعاطفية أو وكيل افتراضي، مما يوفر تعليمات فردية ودعم نفسي بناءً على احتياجاتهم العاطفية.
ريبليكا هو روبوت محادثة مدعوم بالذكاء الاصطناعي يعمل كـ “صديق افتراضي” للتواصل المخصص والدعم العاطفي. يستخدم الشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية لتقييم مدخلات المستخدم وتقديم ردود مناسبة للسياق. تستخدم ريبليكا حوارات تفاعلية لمساعدة المستخدمين على تحسين مهاراتهم الاجتماعية، وتقديم الدعم النفسي، وإمتاعهم. إنها أداة للنمو الشخصي والعاطفي، خاصة للأشخاص الذين يعانون من العزلة الاجتماعية أو يبحثون عن مساعدة في القضايا الشخصية.
إلوميا هو تطبيق موبايل يستخدم العلوم والتكنولوجيا لتحسين الصحة النفسية. يستخدم العلاج السلوكي المعرفي، وأساليب المساعدة الذاتية، والذكاء الاصطناعي لتقديم رعاية مخصصة. يتعرض المستخدمون لتقييمات نفسية وتتبع الأنشطة، مما يؤدي إلى خطط CBT فردية تتضمن تمارين نفسية. يقوم الذكاء الاصطناعي بتحسين العلاجات، ويقدم التطبيق أدوات للتصور والتأمل. تمتلك إلوميا منصة مجتمعية لتفاعل المستخدمين. تم تطويره بواسطة محترفين في علم النفس والذكاء الاصطناعي والتسويق، ويخدم الآن آلاف الأشخاص حول العالم، مع توفر نسخة مجانية للأوكرانيين. يعمل البرنامج مع Open AI، مستخدمًا نماذج قوية مثل GPT-3 لتقديم مساعدة علاجية فعالة ومتاحة.
فينو بوت ساي هو روبوت دردشة لإدارة التوتر يتواصل بشكل مجهول وبخمس لغات. يقيس مستويات التوتر ويقدم تمارين للتعافي، لكنه يؤكد أنه لا يمكن أن يحل محل المحادثات مع معالجين حقيقيين أو يعالج الاضطرابات النفسية الأساسية، بل يركز بدلاً من ذلك على المساعدة السريعة. وبالمثل، وايسا،
معالج الدردشة الدولي، يقدم مجموعة متنوعة من الأنشطة المتعلقة بالصحة النفسية والمحادثات الصوتية دون طلب أي معلومات شخصية من المستخدمين، مما يسمح لهم بالبقاء مجهولين. تُظهر هذه الأفكار قدرة الروبوتات الدردشة على تقديم المساعدة النفسية مع الحفاظ على استمرارية الرعاية. على الرغم من حدودها في الاتصال العاطفي البشري والتشخيص العميق، فإن هذه التقنيات تعالج الاحتياجات الحادة بكفاءة وتكمل الإجراءات العلاجية التقليدية.
قدمت أوكرانيا روبوت محادثة على تيليجرام يسمى “صديق الإسعاف الأولي”، والذي يهدف إلى تقديم الدعم النفسي في المواقف الصعبة باستخدام إجراءات معاصرة وأبحاث علمية. إنه فعال بشكل خاص للأشخاص الذين عانوا مؤخرًا من ضغوط ولا يتوفر لهم الوصول إلى خبير. يتفاعل الروبوت مع المستخدمين من خلال طرح الأسئلة، وتقديم تقنيات الاسترخاء، وتقديم اقتراحات لحل العقبات. إذا لزم الأمر، يمكنه توجيه المستخدمين إلى منصة “أخبرني” للاستشارات المتخصصة. وفقًا لمركز الاتصالات الاستراتيجية وأمن المعلومات، تم إثبات فعالية الروبوت سريريًا في تقديم المساعدة النفسية الفورية عندما لا يكون التواصل المباشر مع خبير متاحًا.
يستخدم روبوت الدردشة Friend الذكاء الاصطناعي ليكون رفيقًا افتراضيًا، حيث يطرح أسئلة، ويقدم المساعدة، ويقترح أنشطة مريحة، وينصح المستخدمين حول إدارة التوتر. يستخدم معالجة اللغة الطبيعية لتقييم محتوى المستخدم، وإنتاج الإجابات، وتخصيص التفاعلات، مع التعرف بنجاح على الحالات العاطفية والاستجابة لها، والتعلم من كل لقاء لتخصيص مساعدته. هذه القدرة على التكيف مفيدة بشكل خاص في حالات الأزمات، حيث يكون الوصول إلى العلاج القياسي محدودًا. تم تصميم روبوت الدردشة Friend لدعم اللغة الأوكرانية والتدخل في الأزمات في البيئات العسكرية، بينما تركز Tess وWoebot على اللقاءات النفسية العادية، وتقدم Wysa خدمات الصحة النفسية الشاملة لجمهور عالمي. الجدول 1 يقدم مقارنة بين روبوتات الدردشة.
في ضوء الحاجة إلى الدعم النفسي في أوكرانيا، تم تحديد روبوت الدردشة Friend كأفضل أداة لإجراء الأبحاث العلمية. تم اختيار هذا التطبيق بسبب سهولة الوصول إليه وسهولة استخدامه ودعمه للغة الأوكرانية. كان هدف الدراسة هو تقييم فعالية روبوت الدردشة Friend مقارنة بجلسات العلاج النفسي التقليدية في أوقات الأزمات، وخاصة خلال الحرب في أوكرانيا. كان المشاركون في التجربة 104 امرأة كن في مناطق القتال النشطة ولديهن خبرة في التواجد في ظروف خطرة. تم تشخيص جميع المشاركات باضطراب القلق قبل الدراسة، مما وفر مستوى عالٍ من القلق في العينة. من أجل الدراسة، تم تقسيم المشاركات عشوائيًا إلى مجموعتين. استخدمت المجموعة التجريبية روبوت الدردشة Friend للتواصل اليومي والدعم النفسي.

المصدر: جمعه المؤلف

يمكن الاتصال بالروبوت الدردشة في أي وقت من اليوم، مع تلقي ردود فورية وتوصيات. بدلاً من ذلك، تلقت مجموعة التحكم جلسات مدتها 60 دقيقة ثلاث مرات في الأسبوع مع علماء نفس متطوعين مؤهلين، والتي تم إجراؤها شخصيًا أو عبر الإنترنت، اعتمادًا على ظروف السلامة. تم تقييم مستويات القلق لدى المشاركين في بداية الدراسة وبعد الانتهاء منها باستخدام أداتين: مقياس هاملتون لتقييم القلق ومخزون بيك للقلق (الشكل 1). تم اختيار هذه الأدوات بسبب استخدامها الواسع في الممارسة السريرية وقدرتها على قياس التغيرات في مستويات القلق بدقة.
كشفت التجربة عن انخفاض كبير في أعراض القلق في كلا المجموعتين، مما يدل على فعالية كلا الطريقتين في تخفيف القلق. ومع ذلك، أظهرت مجموعة التحكم تعافياً أفضل، على الأرجح بسبب التفاعل الشخصي مع المعالجين، والذي قد يكون أكثر أهمية لبعض المرضى في حالات الأزمات. أظهرت المجموعة التجريبية، التي استخدمت روبوت الدردشة Friend، انخفاض في مقياس هاملتون للقلق و خفض في مقياس بيك للاكتئاب، في حين حصلت مجموعة التحكم على و
الخفض في هذه التدابير، على التوالي. تظهر هذه النتائج، المعروضة في الشكل 1، أنه بينما يعتبر روبوت الدردشة Friend أداة ممتازة لتقليل القلق، فإن جلسات العلاج النفسي التقليدية أكثر فائدة في تحقيق تقليل القلق.
أظهر اختبار t باستخدام مقياس هاملتون للقلق قيمة t تبلغ 2.85 و -قيمة 0.007، مما يظهر فرقًا ذا دلالة إحصائية بين المجموعتين، حيث شهدت مجموعة المعالجين انخفاضًا أكبر في القلق. وبالمثل، أسفر اختبار t لمقياس قلق بيك عن قيمة t تبلغ 3.12 و -قيمة 0.003، مما يدل على الفرق الكبير في العلاجات. تشير هذه النتائج إلى أنه، بينما ينجح الروبوت المحادثة في تقليل القلق، فإن الانخراط الشخصي والدعم العاطفي الذي يقدمه المعالج يوفر تأثيرات علاجية أعمق، خاصة في ظروف الضغط العالي أو الأزمات. من المحتمل أن يكون الانخفاض الأكبر في أعراض القلق في مجموعة المعالج ناتجًا عن فوائد الاتصال البشري المباشر والعلاقة العلاجية، والتي قد يكون من الصعب على الأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تقليدها بالكامل. ومع ذلك، فإن إمكانيات الذكاء الاصطناعي في الصحة النفسية

المصدر: جمعه المؤلف
العلاج واضح، خاصة في الأماكن التي قد تكون فيها العلاجات التقليدية محدودة.
الجوهرية -تظهر قيم t-test من كلا الاختبارين أن العلاج التقليدي كان أكثر فائدة في خفض القلق مقارنة بتدخل الدردشة الآلية. ومع ذلك، من الجدير بالذكر أن الدردشة الآلية لا تزال تؤدي إلى تقليل كبير في أعراض القلق. وهذا يدل على أن العلاجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل دردشة الصديق، قد تكون أدوات مفيدة، خاصة في الحالات التي يكون فيها الوصول إلى العلاج التقليدي محدودًا أو عندما تكون المساعدة السريعة مطلوبة. إن سهولة الوصول إلى الدردشة الآلية وقدرتها على تقديم ردود سريعة تجعلها أداة قيمة في رعاية الصحة النفسية.
الجوهرية تشير قيم t من كلا الاختبارين إلى أن العلاج التقليدي كان أكثر فائدة في تقليل القلق مقارنة بتدخل الدردشة الآلية. ومع ذلك، لا يزال الدردشة الآلية قد أسفر عن تقليل كبير في أعراض القلق، مما يدل على أن التقنيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مثل دردشة الصديق قد تكون مفيدة، خاصة عندما يكون العلاج التقليدي مقيدًا أو عندما تكون المساعدة السريعة مطلوبة. تسلط الفجوة في النتائج الضوء على المزايا المحددة لتفاعلات العلاج البشري، حيث توفر العلاقة العلاجية، التي تتميز بالتعاطف والرعاية الشخصية، فوائد قد لا تتمكن تقنيات الذكاء الاصطناعي من إعادة إنتاجها بالكامل. يقدم المعالجون شعورًا بالأمان والتحقق أثناء معالجة التعقيدات العاطفية للقلق بطرق لا تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية القيام بها. ومع ذلك، فإن الانخفاضات الكبيرة التي حققها الدردشة الآلية تسلط الضوء على إمكاناتها كمكمل قيم في علاج الصحة النفسية، لا سيما في الحالات التي قد تكون فيها العلاجات التقليدية غير متاحة.
تسلط نتائج اختبار t الضوء على أهمية نموذج رعاية هجين يدمج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مع التفاعل البشري. بينما توفر حلول الذكاء الاصطناعي مثل روبوت الدردشة Friend مساعدة فورية وقابلة للتوسع، خاصة خلال حالات الطوارئ مثل الأنشطة الحربية في أوكرانيا، إلا أنها لا يمكن أن تحل تمامًا محل العلاج الإنساني المتعاطف الذي يقدمه المعالجون (الجدول 2). يمكن أن يكون روبوت الدردشة مفيدًا بشكل خاص للمرضى الذين قد يتخطون العلاج بسبب
صعوبات لوجستية أو وصمة عار، مما يسد الفجوات في العلاج. ومع ذلك، فإن الانخفاض الأكبر في القلق الذي لوحظ في مجموعة المعالجين يبرز الفوائد الخاصة للاتصال البشري، مثل التحقق العاطفي والرعاية المخصصة، والتي يصعب على الذكاء الاصطناعي تقليدها. تظهر هذه النتائج إمكانية دمج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، مثل روبوت الدردشة Friend، في جهود الصحة النفسية الأكبر في المناطق التي قد يكون فيها العلاج التقليدي أقل قابلية للتطبيق. قد يجمع الأسلوب الهجين بين فوائد كلا الطريقتين، حيث يلبي الاحتياجات الفورية بالتكنولوجيا بينما يؤسس علاقات عاطفية أعمق مع المعالجين. قد يساعد روبوت الدردشة في الاتصال الأول، وآليات التكيف، والحفاظ على مشاركة المرضى بين جلسات العلاج، وكلها تساهم في تحقيق أهداف علاجية أوسع.
يمتلك الذكاء الاصطناعي إمكانات كبيرة في تحسين تشخيص وعلاج الاضطرابات النفسية. تُستخدم تقنيات مثل التعلم العميق والشبكات العصبية بشكل فعال لتحليل بيانات EEG والمواد المرئية، مما يساعد على تحديد العلامات الحيوية للاكتئاب وحالات نفسية أخرى بدقة. تُظهر المعالجون النفسيون الافتراضيون وروبوتات الدردشة التي تستخدم معالجة اللغة الطبيعية وخوارزميات الذكاء الاصطناعي الأخرى القدرة على التفاعل بشكل فعال مع المرضى، وتقديم الدعم وتسهيل عمليات العلاج النفسي [31]. لا توفر هذه التقنيات الرعاية في بيئة سريرية فحسب، بل توسع أيضًا الوصول إلى الرعاية النفسية، مما يقلل من الحواجز المرتبطة بالبعد ووصمة العار المرتبطة بالمرض النفسي. يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في تحويل مجال الصحة النفسية، مقدمًا أحدث الأساليب لتحسين جودة حياة المرضى [32].
ومع ذلك، يجب ملاحظة أنه، بينما تشير النتائج إلى أن العلاجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل روبوت الدردشة Friend، توفر حلولًا قابلة للتوسع، ومتاحة، وفعالة من حيث التكلفة، تظهر بعض التحديات الرئيسية عند استخدامها في العلاج النفسي. إحدى المشكلات الرئيسية هي نقص العمق العاطفي والتعاطف، وهما مكونان ضروريان للعلاج القائم على الإنسان ولكن يصعب تكرارهما باستخدام الذكاء الاصطناعي. قد يقوم المعالجون البشريون بتكييف نهجهم
اعتمادًا على مؤشرات عاطفية في الوقت الحقيقي، مما يوفر علاجًا مخصصًا لا تستطيع روبوتات الدردشة الذكية، التي تعتمد على ردود مبرمجة، أن تضاهيه. علاوة على ذلك، تعتبر الخصوصية وحماية البيانات مشكلات رئيسية مع أنظمة الذكاء الاصطناعي، التي تتطلب بيانات حساسة للمرضى للعمل بشكل صحيح. الفائدة طويلة الأجل لأدوات الصحة النفسية المدعومة بالذكاء الاصطناعي غير معروفة، خاصةً قدرتها على تقديم تغيير علاجي عميق وطويل الأمد مقارنةً بالمعالجين البشريين. علاوة على ذلك، فإن المخاوف بشأن تحيز الخوارزميات وعدم القدرة على إنشاء شراكات علاجية تحد من استخدامها الواسع في علاج الصحة النفسية. نتيجة لذلك، بينما يمكن أن يملأ الذكاء الاصطناعي بعض الفجوات في تقديم خدمات الصحة النفسية، خاصة في حالات الأزمات، تتطلب هذه التحديات الأساسية استراتيجية هجينة تمزج بين الذكاء الاصطناعي والرعاية المتمحورة حول الإنسان لتقديم دعم أكثر شمولاً.
تمتلك النتائج تداعيات عملية مهمة للاستخدام المستقبلي لروبوتات الدردشة في الدعم النفسي، خاصة في ظروف الوصول المحدود إلى الخدمات النفسية، حيث تقدم بديلاً منخفض التكلفة يمكن استخدامه في مجموعة واسعة من السيناريوهات. يمكن أن تساعد هذه البيانات في فهم الفوائد المحتملة لاستخدام روبوتات الدردشة كوسيلة للدعم النفسي في حالات الضغط العالي. تسلط النتائج الضوء على أهمية دراسة دور الذكاء الاصطناعي في العلاج النفسي كوسيلة لدعم الأساليب العلاجية التقليدية وتحسين الفعالية العامة لعلاج الاضطرابات النفسية.
بينما ينجح كل من الذكاء الاصطناعي والعلاج النفسي التقليدي في تقليل القلق، تظل الفائدة طويلة الأجل للتفاعل حاسمة للعلاج الشامل، خاصة في البيئات عالية الضغط. سيكون من الضروري إجراء أبحاث مستمرة لتطوير هذه الأدوات وتعظيم تطبيقها لتحقيق نتائج أفضل في الصحة النفسية. يجب أن تركز الأبحاث المستقبلية على الجوانب النوعية لعلاج الصحة النفسية، مثل التعاطف والتحقق، لتحسين المساعدة في الصحة النفسية. الدراسات الطولية والتحقيق في الخصائص الديموغرافية والسياقية ضرورية لتحديد الفعالية طويلة الأجل لعلاجات الذكاء الاصطناعي وفهم أكثر نتائج العلاج فعالية.

تساهم الدراسة الجديدة في مجموعة البيانات المتزايدة التي تدعم فعالية الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في العلاج النفسي، خاصة في حالات الأزمات. في هذه الدراسة، قلل روبوت الدردشة Friend بشكل كبير من أعراض القلق بين المشاركين، خاصة أولئك في مناطق القتال النشطة. ومع ذلك، كان الانخفاض أكثر دراماتيكية لدى الأشخاص الذين يتلقون العلاج التقليدي، مما يبرز فكرة أن المعالجين البشريين يقدمون مستوى من الدعم العاطفي والمرونة لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يضاهيه. تؤكد هذه الأبحاث على ضرورة وجود نماذج رعاية نفسية هجينة تجمع بين أدوات الذكاء الاصطناعي والتفاعل البشري لتحسين تأثيرات العلاج.

أجرى طهاني وسليم [22] مراجعة منهجية واكتشفوا أن الحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي فعالة في تقديم رعاية نفسية في الوقت المناسب ومخصصة. وبالمثل، اكتشف هوفمان وآخرون [33] أن العلاجات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي مثل Woebot زادت من تفاعل المستخدمين بينما قدمت حلول صحة نفسية قابلة للتوسع. ومع ذلك، كما يتضح في الدراسة الحالية، بينما تكون أدوات الذكاء الاصطناعي مفيدة، قد لا يكون لها نفس التأثير مثل العلاج التقليدي، كما أكده سيدلاكوفا وتراكسل [34]. كشفت نتائجهم أن الخصائص البشرية مثل التعاطف والثقة، التي تعتبر ضرورية لفعالية العلاج، يصعب على الذكاء الاصطناعي تقليدها.
فيما يتعلق بدقة التشخيص، بحث فيرما وآخرون [35] في دور الذكاء الاصطناعي في تحليل إشارات الكلام لتشخيص الاكتئاب وخلصوا إلى أن الذكاء الاصطناعي يحسن الدقة في تشخيص الصحة النفسية. ومع ذلك، مشابهة للدراسة الحالية، اكتشفوا أن قدرة الذكاء الاصطناعي على استبدال الاتصال البشري بالكامل محدودة، خاصة في الظروف العاطفية والعلاقات. تشير النتائج الحالية إلى أنه، بينما يكون روبوت الدردشة Friend فعالًا في تقديم مساعدة سريعة وقابلة للتوسع، فإنه يفتقر إلى الردود الشخصية والدقيقة للمعالج، مما قد يفسر الانخفاض الأكبر في القلق المبلغ عنه في مجموعة العلاج التقليدي.
تظهر الإمكانية لدمج الذكاء الاصطناعي في طرق الصحة النفسية الأكبر، خاصة في حالات الأزمات حيث يكون الوصول إلى المعالجين البشريين محدودًا [36]. كشف غرين وآخرون [37] أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قد تزيد بشكل كبير من الوصول إلى علاج الصحة النفسية في البيئات ذات الموارد المحدودة، مشابهة لما فعله روبوت الدردشة Friend في هذه الدراسة للمشاركين في مناطق النزاع. كما أكد لي وآخرون [6] فعالية روبوتات الدردشة الذكية في تقديم الدعم في الوقت الحقيقي، مما يكمل بدلاً من استبدال العلاج التقليدي. يتماشى هذا مع نتائج الدراسة الحالية، التي تسلط الضوء على إمكانات روبوت الدردشة Friend كمكمل مفيد للعلاج التقليدي، خاصة في المناطق التي يكون فيها الوصول إلى خدمات الصحة النفسية المهنية مقيدًا.
ومع ذلك، يجب الاعتراف بالقيود في التحقيق الحالي. قد لا تعكس الفترة القصيرة للتدخل فعالية الروبوت المحادثة على المدى الطويل بدقة، كما تم الإبلاغ عنه سابقًا. اكتشف شيفيلي وآخرون [38] أنه، بينما تكون العلاجات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي مفيدة على المدى القصير، قد لا توفر نفس المزايا على المدى الطويل مثل العلاج السلوكي المعرفي عبر التشخيص، الذي ثبت أنه يحافظ على الاستقرار العاطفي بمرور الوقت. علاوة على ذلك، قد يحد حجم العينة في هذه الدراسة، على الرغم من كونه كافيًا للنتائج الأولية، من إمكانية تعميم البيانات عبر مجتمعات وسياقات ثقافية متنوعة.
استنادًا إلى نتائج الدراسة الحالية، التي كشفت عن فائدة الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل Friend في تقديم الدعم النفسي، من الضروري وضع هذه النتائج في سياق مجموعة أكبر من الدراسات السابقة.
تؤكد الجمعية الأمريكية للطب النفسي على الحاجة إلى رعاية مخصصة في علاج الاكتئاب عبر الفئات العمرية، وهو مبدأ تلبي حلول الذكاء الاصطناعي جزءًا منه فقط. تدعم نتائج الدراسة الحالية هذا، حيث تفوقت العلاجات التقليدية على الدردشة الآلية في تقليل القلق، مما يبرز الأهمية الحاسمة للتعاطف البشري والتكيف في العلاج النفسي، خاصة للأشخاص الذين لديهم احتياجات عاطفية أكثر تعقيدًا.
على النقيض من ذلك، توفر إمكانية الوصول إلى الدردشة الآلية وقابليتها للتوسع في حالات الأزمات، مثل الحرب في أوكرانيا، بديلاً واقعياً عندما تكون العلاجات التقليدية غير متاحة. تسلط دراسات مثل دراسة ليندكفيست باج وآخرون [40] ودراسة دينجل وآخرون [41]، التي تبحث في آثار الصحة النفسية لجائحة كوفيد-19، الضوء على الحاجة المتزايدة لخدمات الصحة النفسية خلال أوقات الأزمات. كما يتضح في الدراسة الحالية، يمكن أن تلعب الحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي دوراً حاسماً في تخفيف العبء الفوري على الصحة النفسية. وبالمثل، تناقش دراسات لي وآخرون [42] وأديبوجو وفالدز [43] كيف أصبحت إمكانية الوصول إلى علاج الصحة النفسية مهمة خلال وباء كوفيد-19، حيث توفر المنصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي إضافة مفيدة للمؤسسات الصحية المزدحمة. ومع ذلك، بينما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يسد بعض الفجوات في رعاية الصحة النفسية، يعبر ريتشاردز [44] عن مخاوفه بشأن حدوده في العلاج النفسي، وبشكل خاص عدم قدرته على بناء علاقات علاجية حقيقية. تعزز نتائج الدراسة الحالية هذه المخاوف، حيث قدم المعالجون البشريون دعماً عاطفياً أكبر بكثير وتقليلاً للقلق مقارنة بالدردشة الآلية، مما يظهر حدود الذكاء الاصطناعي في تكرار التفاعلات الدقيقة والمتعاطفة المطلوبة لعلاج فعال.
تؤكد الدراسة الجديدة على إمكانيات الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في العلاج النفسي، خاصة في حالات الأزمات حيث يكون الوصول إلى المعالجين البشريين محدودًا. هذه النتيجة تتماشى مع ما أظهره كلارك وآخرون [45]، الذين أثبتوا أن العلاج المعرفي عبر الإنترنت يمكن أن يوسع بشكل كبير من نطاق المعالجين، مما يعزز نتائج العلاج في اضطرابات مثل اضطراب القلق الاجتماعي. بينما يمكن أن تحسن أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل الدردشات الآلية من إمكانية الوصول، إلا أنها تفتقر إلى التفاعل الدقيق والمتعاطف الذي يقدمه المعالجون البشريون – وهي قيود رئيسية لوحظت في كل من الدراسة الحالية وناقشها سفيان وآخرون [46]، الذين قارنوا بين نماذج الذكاء الاصطناعي وعلماء النفس في تقديم الذكاء الاجتماعي.
من حيث القابلية للتطبيق العملي، تتوافق نتائج الدراسة الحالية مع تلك التي قدمها أوبادياي وآخرون [47]، الذين طبقوا خوارزميات التعلم الآلي للكشف المبكر عن اضطراب الاكتئاب المستمر، مما يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يساعد بنجاح في التشخيص المبكر والمراقبة. ومع ذلك، كما أشار وانغ [48]، اكتشفت الدراسة الحالية أنه، بينما توفر أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل روبوت الدردشة الصديق إمكانية الوصول والدعم النفسي الفوري، إلا أنها ليست بديلاً كافيًا عن المعالجين البشريين، خاصة عند التعامل مع الحالات المعقدة.
مشاكل الصحة النفسية التي تتطلب مستوى أعلى من المشاركة.
علاوة على ذلك، فإن النموذج الهجين الذي اقترحته هذه الدراسة، حيث تدعم الذكاء الاصطناعي العلاج البشري، مدعوم بدراسات مثل دراسة آفييس-فان دورن [49]، التي بحثت في جدوى الذكاء الاصطناعي في العلاج النفسي من وجهات نظر كل من المرضى والأطباء. بينما يمكن أن يحسن الذكاء الاصطناعي التدخلات العلاجية ويساعد الأطباء، يؤكد سوسو-ريبيرا وآخرون [50] على أهمية التدخل البشري في إدارة الجوانب الأكثر تعقيدًا للصحة النفسية، مثل إدارة الألم المزمن، والتي تتطلب رعاية شخصية تتجاوز قدرات أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية.
تدعم النتائج أيضًا تأكيد بهات [51] بأن تقنيات الصحة النفسية الرقمية ستلعب دورًا متزايد الأهمية في مستقبل العلاج النفسي. ومع ذلك، يعترف كل من بهات والدراسة الحالية بحدود الذكاء الاصطناعي في تكرار العمق العاطفي والتفاعلات العلاجية التي يقدمها المعالجون البشريون، مما يبرز الفكرة القائلة بأن الذكاء الاصطناعي يجب أن يُنظر إليه كأداة تكميلية بدلاً من حل منفرد. وفقًا لهذه النتائج، من المحتمل أن يكون مستقبل العلاج النفسي استراتيجية هجينة حيث يعزز الذكاء الاصطناعي نطاق وكفاءة المعالجين البشريين دون أن يحل محلهم تمامًا.
إن دمج الذكاء الاصطناعي في العلاج النفسي يوفر آفاقًا كبيرة لتعزيز الوصول إلى علاج الصحة النفسية، لا سيما في حالات الأزمات حيث قد تكون العلاجات التقليدية محدودة. تتماشى نتائج الدراسة الجديدة مع الأبحاث السابقة، مما يبرز أهمية الذكاء الاصطناعي في توسيع نطاق العلاج، والمساعدة في التشخيص المبكر، وتقديم المساعدة الفورية. ومع ذلك، فإن القيود المحددة، مثل نقص العمق العاطفي والتفاعل الدقيق الذي يتميز به العلاج البشري، تؤكد على الحاجة إلى نهج هجين. بينما يمكن أن تكمل أنظمة الذكاء الاصطناعي وتحسن من كفاءة المعالجين، إلا أنها لا يمكن أن تحل محل العلاج المتعاطف والقابل للتكيف الذي يقدمه المتخصصون البشريون، خاصة في الحالات العاطفية المعقدة. يجب أن تبحث الأبحاث المستقبلية في الفعالية طويلة الأمد للعلاجات النفسية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، لا سيما في ظروف الأزمات المختلفة وعبر الفئات السكانية. علاوة على ذلك، يمكن أن تستكشف التحقيقات دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي مع نماذج رعاية هجينة تشمل كل من المعالجين البشريين ومساعدة الذكاء الاصطناعي وتقييم التأثير على نتائج العلاج بشكل عام. قد يؤدي المزيد من تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعزز العمق العاطفي والاستجابة إلى تحسين جودة المساعدة النفسية المقدمة من قبل الروبوتات المحادثة.

تبحث هذه الدراسة في فعالية روبوت الدردشة المعتمد على الذكاء الاصطناعي ‘صديق’ في تقديم المساعدة النفسية للنساء في مناطق القتال النشطة في أوكرانيا، مقارنة بتقنيات العلاج النفسي القياسية. كانت الدراسة تهدف إلى تحديد ما إذا كانت المساعدة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي قد تكون
بديل فعال للعلاج التقليدي في بيئات عالية الضغط مع موارد محدودة. في تجربة عشوائية محكومة (RCT)، تم تقسيم 104 أشخاص إلى مجموعتين: أولئك الذين استخدموا الروبوت الدردشة وأولئك الذين تلقوا العلاج التقليدي من علماء نفس مؤهلين.
بينما كانت العلاجات كلاهما مفيدة في خفض أعراض القلق، كشفت الدراسة أن العلاج التقليدي أدى إلى انخفاض أكثر أهمية في مستويات القلق، مع خفض في مقياس هاملتون للقلق مقارنة بـ لروبوت الدردشة. تؤكد هذه النتائج على الحاجة إلى التفاعل البشري في علاجات الصحة النفسية، خاصة في حالات الأزمات حيث يكون الاتصال الشخصي والتعاطف ضروريين للتعافي العاطفي. على الرغم من النتائج الأفضل المرتبطة بالعلاج التقليدي، فقد أظهر روبوت الدردشة Friend إمكانيات كبيرة كأداة مساعدة إضافية في رعاية الصحة النفسية. إن توفره، وفعاليته من حيث التكلفة، وتوافره الفوري يجعله مفيدًا بشكل خاص في البيئات التي يكون فيها الوصول إلى معالجين مهرة محدودًا، مثل مناطق الحروب أو البلدان ذات الموارد الصحية المنخفضة. تبرز قدرة الروبوت على تقديم إرشادات نفسية فردية من خلال معالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة دور الذكاء الاصطناعي المتزايد في توسيع نطاق خدمات الصحة النفسية، مما يجعل العلاج أكثر قابلية للتوسع والتكيف.
تنبع أهمية هذه الدراسة من أدلتها على قدرة الذكاء الاصطناعي على سد الفجوات في تقديم الرعاية الصحية النفسية، لا سيما في السياقات التي تعاني من الأزمات أو نقص الموارد. بينما كانت أداء الدردشة الآلية أقل من العلاج التقليدي، لا يمكن تجاهل مزاياها من حيث الوصول وقابلية التوسع. تضيف هذه الدراسة إلى مجموعة الأدلة المتزايدة التي تشير إلى أن الدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون مكملاً قيماً للعلاج التقليدي، حيث تقدم دعمًا نفسيًا فوريًا وتساعد في إدارة القلق خلال الفترات المهمة. تظهر هذه الدراسة كيف يمكن للدردشة الآلية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مثل Friend أن تقدم مساعدة نفسية قابلة للوصول وقابلة للتوسع في ظروف الأزمات، خاصة عندما تكون خيارات العلاج التقليدي محدودة. تشير نتائجها إلى أن مثل هذه التقنيات يمكن دمجها بنجاح في أنظمة الرعاية الصحية النفسية لتكملة المعالجين البشريين، مما يوفر المساعدة الفورية في المواقف عالية الضغط. يجب أن تركز الأبحاث المستقبلية على تحسين ردود الفعل العاطفية للدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتحقيق في التأثير طويل الأمد لهذه العلاجات على نتائج الصحة النفسية. قد تكون الاستراتيجية الهجينة التي تجمع بين تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وطرق العلاج التقليدية هي الحل الأكثر فعالية لمعالجة قضايا الصحة النفسية في كل من الأزمات والإعدادات اليومية.

غير قابل للتطبيق.

L.S.: صمم الدراسة، جمع البيانات وتحليلها، تفسير النتائج، كتابة المخطوطة وتحريرها.

لم يتم تلقي أي تمويل لإجراء هذه الدراسة.

البيانات التي تدعم نتائج هذه الدراسة متاحة عند الطلب من المؤلف المراسل.

تم إجراء جميع الإجراءات وفقًا للمبادئ الموضحة في إعلان هلسنكي. تمت الموافقة على دراسة من قبل لجنة الأخلاقيات في جامعة كييف الدولية، رقم 11293.

تم الحصول على الموافقة المستنيرة من جميع الأفراد المشاركين في هذه الدراسة.

غير قابل للتطبيق.

يعلن المؤلف عدم وجود مصالح متنافسة.

تاريخ الاستلام: 9 أغسطس 2024 / تاريخ القبول: 14 فبراير 2025
تم النشر عبر الإنترنت: 28 فبراير 2025

Ann Neurosci. 2024. https://doi.org/10.1177/09727531231221612

تظل Springer Nature محايدة فيما يتعلق بالمطالبات القضائية في الخرائط المنشورة والانتماءات المؤسسية.

Keywords Anxiety disorders, Chatbots, Emotional support, Crisis situations, Diagnosis

In today’s world, the growing demand for psychotherapy services and limited access to qualified specialists require the search for new treatments for mental disorders. The use of artificial intelligence (AI) in psychotherapy offers the potential to address these challenges, particularly through the development of intelligent therapy systems that can adapt to individual patient needs and provide continuous support. AI is increasingly integrated into various aspects of human lives, including the fields of psychology and psychotherapy. The use of AI in this area opens up new opportunities for expanding access to psychotherapy services and improving their effectiveness [1]. One of the promising areas is the creation of smart therapeutic systems that can provide more individualised treatment and solve the problem of lack of qualified specialists.
Modern studies confirm that the use of AI is effective for the diagnosis and treatment of mental disorders [2,3]. Some studies highlight that chatbots can effectively help manage symptoms of depression and anxiety [4]. Zheng et al. [5] demonstrated that AI-based systems, specifically an attention-based multi-modal MRI fusion model, can effectively aid in diagnosing and managing major depressive disorder. Their study highlights how continuous monitoring through AI can improve the accuracy of diagnosis and provide real-time interventions, ultimately enhancing the treatment of depression and anxiety. The use of chatbots in psychotherapy has seen significant growth over the past five years. Li et al. [6] conducted a systematic review and meta-analysis, demonstrating that AI-based conversational agents can effectively promote mental health and well-being. Their study highlights that chatbots provide timely support and personalised recommendations, which can significantly reduce anxiety levels and improve psychoemotional well-being, especially among students.
Another important area of research is integrating AI to manage symptoms of depression and anxiety. Wang et al. [7] developed a high- and low-frequency feature fusion framework for the automatic diagnosis of major depressive disorder, further emphasizing AI’s potential to offer more accessible and personalized support to patients. These studies underscore the growing role of AI in improving the accuracy and effectiveness of mental health interventions, particularly in the management of depression and anxiety. Poalelungi et al. [8] note that AI can perform functions, in particular, monitoring the condition of patients and providing treatment recommendations, which opens up new opportunities for psychotherapy practice. However, there are a significant number of gaps in research, especially regarding the integration of these systems into the clinical environment and the evaluation of their long-term effectiveness.

Also, the study by Ooi and Wilkinson [9] highlight the need for a more detailed study of the ethical aspects of AI use in psychotherapy, considering psychological and social factors that may influence the therapy process. These challenges require the creation of a clear regulatory framework and assessment methods that are poorly developed in existing research.
Haber et al. [10] introduced the concept of the “Artificial Third” in psychotherapy, exploring how AI’s presence affects the dynamics between therapists and patients. This study provides a broader perspective on the role of AI in therapy, suggesting that while AI can assist in diagnosis and support, it may also impact the traditional therapist-patient relationship. Ronneberg et al. [11] conducted the SPEAC-2 study, which investigates the potential of a PST-trained, voice-enabled AI counselor for adults experiencing emotional distress. This study provides valuable insights into how AI-driven interventions can offer real-time, personalised emotional support, addressing the growing demand for mental health services where traditional access may be limited. However, while the SPEAC-2 system shows promise, more research is needed to explore its long-term effectiveness in comparison to human therapists.
Alimour et al. [12] explored the quality traits of AI operations in mental health care, focusing on how AI can predict mental health professional’s perceptions and contribute to enhanced decision-making in psychotherapy. Their study reveals AI’s potential in improving the operational efficiency of therapeutic practices, yet it also points to the need for deeper research into how AI can be fully integrated into clinical environments. Plakun [13] examined the role of AI in psychotherapy, noting that while AI can assist with patient monitoring and provide personalized treatment recommendations, it cannot replace the human element in therapy. This study emphasizes the need for a balanced approach to integrating AI into psychotherapy, where AI serves as a complement rather than a substitute for human therapists. This highlights the necessity for further exploration of how AI can maintain the empathy and personal connection critical to therapeutic success.
The current research addresses a critical gap in the application of AI technologies within mental health care, where such tools remain underutilised compared to their use in physical health. Unlike previous studies, this research not only explores the potential of AI in enhancing diagnostic tools and identifying objective biomarkers for mental illnesses but also evaluates the effectiveness of AI-driven chatbots in real-world crisis scenarios, such as during the war in Ukraine. The significance of this study lies in its comprehensive analysis of AI applications, demonstrating how these technologies can provide timely psychological support when access to traditional
therapy is limited. By focussing on user interactions with the Friend chatbot, the research reveals its effectiveness in reducing anxiety among users in high-stress environments, highlighting AI’s role as a crucial adjunct to conventional mental health care.
This study aimed to evaluate an intelligent therapeutic system that integrates AI to support psychotherapy processes, especially in cases where access to psychotherapists is limited. Through an empirical study, it was evaluated how such a system can affect the improvement of clinical outcomes and optimisation of the therapeutic process. The study also helped to identify potential problems and the impact of AI technology on psychotherapy practice. Also, the study aimed to evaluate the effectiveness of the Friend chatbot compared to conventional psychotherapy sessions in reducing anxiety levels in women in crisis situations. Several hypotheses for study on the usefulness of AI technology, notably chatbots, in mental health treatment have been developed:

H1 Using the Friend chatbot would considerably lower participants’ anxiety levels compared to pre-intervention assessments, demonstrating its usefulness as a psychological support aid.

H2 The Friend chatbot will offer timely and effective emotional support, resulting in a significant improvement in participants’ self-reported emotional states and ways of coping.

H3 Integrating AI technology into mental health care would improve the accessibility and availability of psychological support services, especially in crisis situations where traditional treatment is restricted.

H4 Participants that use the Friend chatbot report high levels of user happiness and perceived utility, demonstrating that AI-powered solutions can help with mental health treatment.

H5 There will be a positive relationship between the number of interactions with the Friend chatbot and the amount of anxiety reduction experienced by participants, suggesting that greater involvement with AI technologies may improve their efficacy.

The participants for this randomised controlled trial (RCT) were chosen in a multi-step procedure to guarantee that the sample was representative and the results were accurate. Recruitment was conducted out through outreach initiatives aimed at women living in regions of active military combat in Ukraine, including social media marketing. The study included women aged 18 to 60 who
had been diagnosed with anxiety disorder by a qualified mental health practitioner during the preceding six months. Participants were also required to live in areas directly affected by military activities and to have access to a mobile device with Internet connection. Exclusion criteria included the existence of major mental illnesses (e.g., schizophrenia, bipolar disorder), current substance abuse, pregnancy or breastfeeding, or any condition that would preclude the participant from interacting with the chatbot.
Clinical psychologists performed virtual interviews to confirm the anxiety diagnosis and determine eligibility, with 104 women chosen from among 150 screened. Participants were then assigned to either the experimental group ( 52 women utilising the AI-based chatbot Friend for daily psychological support) or the control group ( 52 women having three 60 -minute conventional therapy sessions with certified psychologists each week). During the eight-week study, the chatbot gave tailored help via natural language processing and machine learning, adapting its replies to the user’s emotional state.
This study is classified as a clinical trial because participants were randomly assigned to either an experimental group using the Friend chatbot or a control group receiving traditional psychotherapy, which is a component of clinical trials that lowers bias and ensures comparability. This AI system uses a natural language processing framework and machine learning methods to communicate with people in real time. The system is intended to analyse the user’s emotional state via text inputs and then deliver tailored replies based on therapy procedures such as CBT and motivational interviewing. The chatbot employs deep learning models to adjust replies as conversations progress, imitating an empathic relationship to alleviate anxiety symptoms. Data acquired from these discussions is evaluated by the system’s backend, which does emotional sentiment analysis to identify discomfort and offer appropriate coping measures. By randomly assigning participants to the experimental or control groups, the study assures comparability and allows for a thorough evaluation of the chatbot’s effectiveness in contrast to traditional psychotherapy, resulting in credible evidence to influence mental health treatment. Furthermore, the RCT’s structured format allows for robust statistical analysis, which strengthens the findings’ validity in the context of psychiatric therapy during crisis situations.
An RCT was required to establish causality between the intervention and anxiety reduction results, allowing for a complete assessment of the chatbot’s effectiveness. The structured RCT design allows for thorough statistical analysis, which improves the validity of the findings in crisis settings. Standardised outcome measures, specifically the Hamilton Anxiety Rating Scale and the Beck Anxiety

Inventory, were used to assess anxiety levels before and after the intervention, which is consistent with clinical trial objectives of evaluating treatment efficacy and safety, distinguishing it from quasi-experimental designs. The data were analysed using descriptive statistics and t-test methods to compare results before and after applying the system. The researchers used a -test rather than ANOVA to compare the means of two groups: experimental (using the Friend chatbot) and control (receiving conventional psychotherapy). A t-test is appropriate for comparing two groups, while an ANOVA is typically used for three or more groups. Because the focus was only on these two groups, a t-test was preferred. The use of Statistical Package for the Social Sciences version 27 software ensured the accuracy and objectivity of processing results. The system used specialised computer equipment with sufficient computing potential for processing large amounts of data, and secure server equipment for storing and processing patients’ personal data. SPSS was used in accordance with the General Data Protection Regulation (GDPR), ensuring that participants’ personal data was securely recorded and processed, and that strict privacy and data protection standards were observed throughout the study. GDPR compliance preserves participant confidentiality and guarantees the ethical management of sensitive data.
In addition to quantitative measurements, the research looked at other AI apps, such as Tess, Wysa, and Woebot, to get qualitative insights. This study examined their methods, features, and operating environments, as well as how they leverage natural language processing and other AI technologies to increase user engagement. The study’s holistic approach seeks to thoroughly examine the potential benefits of AI technologies in improving the diagnosis and treatment of mental illnesses, as well as to suggest topics for future research and usage in psychotherapy.

The use of AI technology in medicine is growing more popular, particularly for physical health, although its use in mental health remains limited [14]. Mental health relies on the capacity to build mutual understanding, form connections with patients, and observe their emotions and behaviour, making it challenging to automate activities using AI [15]. However, AI can dramatically increase our understanding of mental disease and diagnostic methods. It has the potential to aid in the identification of biomarkers as well as the development of more accurate diagnostic tools and risk models for mental disease. For example, electroencephalography (EEG) is used to investigate depression, and deep learning techniques such as neural networks enable to accurately discriminate individuals with depression from healthy individuals
[16]. A three-dimensional neural network has also been proven in studies to properly predict depression based on video clips.
In addition to diagnostic and prognostic aims, AIenabled therapeutic devices are quickly evolving. Technological innovation has had a tremendous impact on the area of psychology, particularly with the development of the first chatbot by psychologist Weizenbaum [17]. The software, named ELIZA after the character Eliza Doolittle in George Bernard Shaw’s play Pygmalion, replicated a conversation with a therapist, despite its’ limited intellectual ability. ELIZA relied on the premise of reformulating the user’s comments into questions, allowing for the appearance of comprehension and empathy. Using the “Doctor” scenario, ELIZA successfully mimicked the technique of prominent psychologist Carl Rogers, creating the sense of active listening and interaction. This early application of the chatbot highlighted the possibility of employing AI for psychotherapy, setting the framework for future innovations in the field [18]. Modern technologies have advanced significantly, improving the capacity to handle complicated issues and produce more intelligent interactive systems capable of providing more realistic and in-depth interactions with users in the field of psychology [19]. Tess and other chatbots (Sara, Woebot, and Wysa) offer assistance through text messages and interactive displays [20,21]. Woebot, for example, uses virtual psychoanalysis to assist users in identifying their emotions and thinking patterns, as well as teaching them resilience and anxiety reduction strategies [22]. Woebot has been found in studies to successfully lessen depressive symptoms. Tess is used to diagnose emotional illnesses and to alleviate sadness and anxiety. Intelligent psychotherapy systems are built on AI and machine learning, which encompass a wide spectrum of technologies [23].
Tess, a psychotherapeutic chatbot, uses natural language processing, machine learning, and deep learning to assess patients’ language, emotions, and behaviour, modifying replies to give personalised therapy [20]. Tess uses a variety of treatment modalities, including CBT and motivational interviewing, and has demonstrated success in lowering anxiety and sadness, particularly among students. Tess is not a replacement for expert care but rather an auxiliary tool that improves access to mental health assistance and provides instructional resources for selfhelp skill development [24].
Ellie, a virtual therapist created by the Institute of Creative Technologies, uses voice recognition and computer vision to evaluate mental health during virtual consultations [25]. This artificial intelligence system recognises small changes in facial expressions, voice intonation, gestures, and posture, which are critical for accurately assessing mental states. Ellie evaluates semantic and
emotional subtleties in speech, but computer vision algorithms look at microexpressions and gestures, which might disclose more than spoken communication [26]. The method is used to evaluate individuals’ mental health, diagnose signs of post-traumatic stress disorder (PTSD), depression, and anxiety, and develop communication skills. Ellie is also a helpful research tool, helping to gain a greater understanding of the relationship between nonverbal conduct and mental health. This AI application in psychotherapy has demonstrated the ability to improve mental illness diagnosis and treatment, providing critical assistance to individuals who have limited access to traditional healthcare facilities.
SimSensei is an advanced system that uses deep machine learning and behavioural analysis to detect signs of sadness and PTSD [27, 28]. It performs realistic user interactions by combining several data sources, such as text messages and audio-video recordings. SimSensei uses natural language processing and video analysis to identify emotional states and behavioural indications of psychiatric problems. Its main feature is its capacity to engage users via an empathic chatbot or virtual agent, providing individualised instruction and psychological support depending on their emotional requirements [29].
Replika is an AI-powered chatbot that functions as a “virtual friend” for tailored communication and emotional support [30]. It uses neural networks and natural language processing to assess user input and provide contextually suitable replies. Replika uses interactive dialogues to help users improve their social skills, give psychological support, and entertain them. It is a tool for personal and emotional growth, especially for people experiencing social isolation or seeking assistance with personal concerns.
Elomia is a mobile app that uses science and technology to improve mental wellness. It uses cognitive behavioural therapy, self-help approaches, and artificial intelligence to provide personalised care. Users are subjected to psychometric assessments and activity tracking, which result in individualised CBT plans that include psychological exercises. AI optimises therapies, and the app provides visualising and meditation aids. Elomia has a community platform for user engagement. It was developed by psychology, artificial intelligence, and marketing professionals and now serves thousands of people worldwide, with a free version available to Ukrainians. The software works with Open AI, using powerful models such as GPT-3 to deliver effective and accessible therapeutic help.
Faino Bot Psy is a stress-management chatbot that communicates anonymously and in five languages. It measures stress levels and provides recovery exercises, but underlines that it does not replace real therapist conversations or treat underlying psychological disorders, focused instead on rapid help. Similarly, Wysa, an
international chatbot therapist, offers a variety of mental health activities and voice conversation without requesting any personal information from users, allowing them to stay anonymous. These ideas demonstrate chatbots’ ability to provide psychological assistance while maintaining continuity of care. Despite their limits in human emotional connection and deep diagnosis, these technologies efficiently address acute needs and complement traditional therapeutic procedures.
Ukraine has introduced a Telegram chatbot called Friend First Aid, which is aimed to give psychological support in difficult situations using contemporary procedures and scientific research. It is especially effective for individuals who have recently experienced stress and do not have access to an expert. The chatbot engages users by asking questions, giving relaxation techniques, and making suggestions for solving obstacles. If necessary, it can send consumers to the Tell Me platform for specialised consultations. According to the Centre for Strategic Communications and Information Security, the chatbot has been clinically proven to provide immediate psychological help when direct communication with an expert is not available.
The Friend chatbot uses AI to serve as a virtual companion, asking questions, providing assistance, suggesting relaxing activities, and advising users on stress management. It uses natural language processing to assess user content, produce answers, and customise interactions, successfully recognising and responding to emotional states and learning from each encounter to tailor its assistance. This adaptability is especially useful in crisis settings, where access to standard therapy is restricted. The Friend chatbot is designed for Ukrainian language support and crisis intervention in military settings, while Tess and Woebot focus on regular psychotherapy encounters, and Wysa provides comprehensive mental health services to a global audience. Table 1 presents a comparison of chatbots.
In light of the need for psychological support in Ukraine, the Friend chatbot was identified as the best tool for conducting scientific research. This app was chosen because of its accessibility, ease of use, and support for the Ukrainian language. The purpose of the study was to evaluate the effectiveness of the Friend chatbot in comparison with conventional psychotherapy sessions in times of crisis, in particular during the war in Ukraine. Participants in the experiment were 104 women who were in active combat zones and had experience of being in dangerous conditions. All participants were diagnosed with an anxiety disorder prior to the study, which provided high initial anxiety in the sample. For the study, participants were randomly divided into two groups. The experimental group used the Friend chatbot for daily communication and psychological support. Participants

Source: compiled by the author

could contact the chatbot at any time of the day, receiving immediate responses and recommendations. Instead, the control group received 60 -minute sessions three times a week with qualified volunteer psychologists, which were conducted in person or online, depending on safety conditions. Participants’ anxiety levels were assessed at the start of the study and after it was completed using two tools: the Hamilton Anxiety Rating Scale and the Beck Anxiety Inventory (Fig. 1). These tools were chosen because of their widespread use in clinical practice and their ability to accurately measure changes in anxiety levels.
The experiment revealed a substantial reduction in anxiety symptoms in both groups, demonstrating the efficacy of both methods in relieving anxiety. However, the control group showed a better recovery, most likely owing to the personal interaction with therapists, which may be more important for some patients in crisis situations. The experimental group, which used the Friend chatbot, demonstrated a drop on the Hamilton Anxiety Scale and a reduction on the Beck Depression Inventory, whereas the control group obtained and
reductions on these measures, respectively. These findings, displayed in Fig. 1, show that, while the Friend chatbot is an excellent tool for lowering anxiety, traditional psychotherapy sessions are more helpful in delivering anxiety reduction.
A t-test using the Hamilton Anxiety Scale indicated a t -value of 2.85 and a -value of 0.007 , showing a statistically significant difference between the two groups, with the therapist group experiencing higher anxiety reduction. Similarly, the t-test for the Beck Anxiety Inventory yielded a t -value of 3.12 and a -value of 0.003 , demonstrating the substantial difference in treatments. These findings imply that, while the chatbot successfully decreases anxiety, personal engagement and emotional support offered by a therapist provide more profound therapeutic effects, especially in high-stress or crisis circumstances. The larger reduction in anxiety symptoms in the therapist group is likely due to the benefits of direct human connection and a therapeutic relationship, which may be difficult for AI-based systems to fully imitate. Nonetheless, the potential of AI in mental health

Source: compiled by the author
treatment is clear, particularly in places where traditional therapy may be limited.
The substantial -values from both t -tests demonstrate that conventional treatment was more helpful at lowering anxiety than the chatbot intervention. However, it is worth noting that the chatbot still resulted in a significant reduction in anxiety symptoms. This shows that AI-powered treatments, such as the Friend chatbot, might be useful tools, particularly in instances when access to traditional therapy is limited or rapid assistance is required. The chatbot’s accessibility and ability to offer fast replies make it a valuable tool in mental health care.
The substantial -values from both t -tests indicate that traditional therapy was more helpful in reducing anxiety than the chatbot intervention. However, the chatbot still resulted in a significant reduction in anxiety symptoms, demonstrating that AI-based technologies such as the Friend chatbot might be useful, especially when traditional therapy is restricted or rapid assistance is required. The gap in outcomes highlights the specific advantages of human therapy interactions, in which the therapeutic relationship, characterised by empathy and personalised care, provides benefits that AI technologies may not fully reproduce. Therapists offer a sense of safety and validation while addressing the emotional intricacies of anxiety in ways that existing AI systems cannot. Nonetheless, the chatbot’s significant reductions highlight its potential as a valuable supplement in mental health therapy, particularly in situations when traditional therapies may be unavailable.
The t-test results highlight the importance of a hybrid model of care that integrates AI technology with human engagement. While AI solutions like the Friend chatbot provide immediate, scalable assistance, especially during emergencies like war activities in Ukraine, they cannot totally replace the human, sympathetic treatment offered by therapists (Table 2). The chatbot can be especially beneficial for patients who may skip therapy owing
to logistical difficulties or stigma, bridging gaps in treatment. However, the higher anxiety reductions observed in the therapist group highlight the particular benefits of human connection, such as emotional validation and customised care, which are challenging for AI to imitate. These findings show the possibility of incorporating AI technology, such as the Friend chatbot, into larger mental health efforts in areas where traditional therapy may be less feasible. A hybrid method might combine the benefits of both modalities, serving immediate demands with technology while establishing deeper emotional relationships with therapists. The chatbot may help with first contact, coping mechanisms, and keeping patients involved in between treatment sessions, all of which contribute to broader therapeutic goals.
AI has significant potential in improving the diagnosis and treatment of mental disorders. Technologies such as deep learning and neural networks are effectively used to analyse EEG data and video materials, helping to accurately identify biomarkers of depression and other mental states. Virtual psychotherapists and chatbots that use natural language processing and other AI algorithms demonstrate the ability to effectively interact with patients, providing support and facilitating psychotherapy processes [31]. These technologies not only provide care in a clinical setting, but also expand access to psychological care, reducing barriers associated with remoteness and stigmatisation of mental illness. AI plays a key role in transforming the field of mental health, offering the latest approaches to improve the quality of life of patients [32].
However, it should be noted that, while the results indicate that AI-powered treatments, such as the Friend chatbot, provide scalable, accessible, and cost-effective solutions, some major challenges arise when using them to psychotherapy. One key problem is a lack of emotional depth and empathy, which are necessary components of human-based treatment but difficult to reproduce with AI. Human therapists may adapt their approach
depending on real-time emotional indicators, providing personalised treatment that AI chatbots, which rely on programmed replies, fail to match. Furthermore, privacy and data protection are major problems with AI systems, which require sensitive patient data to work properly. The long-term usefulness of AI-powered mental health tools is unknown, particularly their potential to offer profound, long-lasting therapeutic change when compared to human therapists. Furthermore, concerns about algorithm bias and the incapacity to create therapeutic partnerships limit their broad usage in mental health treatment. As a result, while AI can fill some gaps in mental health service delivery, especially in crisis situations, these essential challenges demand a hybrid strategy that blends AI with human-cantered care to provide more comprehensive support.
The results have important practical implications for the future use of chatbots in psychological support, especially in conditions of limited access to psychological services, offering a low-cost, affordable alternative that can be used in a wide range of scenarios. This data can help us understand the potential benefits of using chatbots as a means of psychological support in situations of high stress. The results highlight the importance of further studying the role of AI in psychotherapy as a means of supporting traditional therapeutic methods and improving the overall effectiveness of treating mental disorders.
While both AI and traditional psychotherapy are successful in reducing anxiety, the long-term benefit of interaction remains critical for comprehensive treatment, especially in high-stress settings. Ongoing research will be required to develop these tools and maximise their application for better mental health results. Future research should focus on qualitative aspects of mental health treatment, such as empathy and validation, to optimise mental health assistance. Longitudinal studies and investigation of demographic and contextual characteristics are necessary to determine the long-term effectiveness of AI treatments and understand the most effective treatment outcomes.

The new study contributes to the expanding body of data supporting the efficacy of AI-powered tools in mental health therapy, particularly in crisis settings. In this study, the Friend chatbot significantly reduced anxiety symptoms among participants, especially those in active combat zones. However, the reduction was more dramatic in people getting conventional treatment, underscoring the idea that human therapists offer a level of emotional support and flexibility that AI cannot match. This research emphasises the necessity for hybrid mental health care models that combine AI tools with human interaction to optimise treatment effects.

Tahan and Saleem [22] carried out a systematic review and discovered that AI-based solutions are effective at delivering timely and personalised mental health care. Similarly, Hoffman et al. [33] discovered that AI-driven treatments such as Woebot boosted user engagement while providing scalable mental health solutions. However, as demonstrated in the current study, while AI tools are helpful, they may not have the same impact as traditional therapy, as emphasised by Sedlakova and Trachsel [34]. Their findings revealed that human characteristics such as empathy and trust, which are essential to therapeutic effectiveness, are difficult for AI to imitate.
In terms of diagnostic accuracy, Verma et al. [35] investigated AI’s involvement in speech signal analysis for depression diagnosis and concluded that AI improves precision in mental health diagnosis. However, similar to the current study, they discovered that AI’s potential to completely replace human contact is limited, particularly in emotional and relational circumstances. The current findings indicate that, while the Friend chatbot is effective for quick, scalable assistance, it lacks the personalised and nuanced replies of a therapist, which might explain the larger anxiety reductions reported in the conventional therapy group.
The potential for incorporating AI into larger mental health methods is apparent, particularly in crisis situations where access to human therapists is limited [36]. Green et al. [37] revealed that AI systems might dramatically increase access to mental health treatment in resource-constrained settings, similar to what the Friend chatbot did in this study for participants in conflict zones. Li et al. [6] also emphasised the effectiveness of conversational AI bots in delivering real-time support, complementing rather than replacing traditional treatment. This is consistent with the outcomes of the current study, which highlight the Friend chatbot’s potential as a beneficial supplement to conventional therapy, particularly in areas where access to professional mental health services is restricted.
However, limitations in the current investigation should be acknowledged. The brief period of the intervention may not accurately reflect the chatbot’s longterm efficacy, as previously reported. Schaeuffele et al. [38] discovered that, while AI-driven therapies are useful in the short term, they may not provide the same longterm advantages as transdiagnostic CBT, which has been shown to sustain emotional stability over time. Furthermore, the sample size in this study, while adequate for preliminary findings, may restrict the data’s generalisability across diverse communities and cultural situations.
Building on the present study’s findings, which revealed the usefulness of AI-powered chatbots such as Friend in giving psychological support, it is critical to contextualise these findings within the larger body of previous
research. The American Psychological Association [39] emphasises the need for personalised care in treating depression across age groups, a premise that AI-driven solutions only partially meet. The present study’s findings support this, since traditional treatment beat the chatbot in anxiety reduction, emphasising the critical importance of human empathy and adaptation in psychotherapy, particularly for people with more complex emotional needs.
In contrast, the chatbot’s accessibility and scalability in crisis situations, such as the war in Ukraine, provide a realistic alternative when traditional treatment is unavailable. Studies such as Lindqvist Bagge et al. [40] and Dingle et al. [41], which investigate the mental health effects of COVID-19, highlight the increasing need for mental health services during times of crisis. As demonstrated in the current study, AI-based solutions can play a critical role in alleviating the immediate mental health burden. Similarly, Lee et al. [42] and Adepoju and Valdez [43] discuss how access to mental health treatment became important during the COVID-19 epidemic, with AI-powered platforms providing a beneficial addition to overcrowded healthcare institutions. However, while AI can fill some gaps in mental health care, Richards [44] expresses worries about its limits in psychotherapy, specifically its incapacity to build true therapeutic connections. The current study’s findings reinforce these worries, as human therapists gave far greater emotional support and anxiety reduction than the chatbot, demonstrating AI’s limits in duplicating the subtle, sympathetic interactions required for effective treatment.
The new study emphasises the potential of AI-powered systems in psychotherapy, especially in crisis settings where access to human therapists is restricted. This conclusion is consistent with Clark et al. [45], who demonstrated that online cognitive therapy may greatly expand therapists’ reach, boosting treatment outcomes in disorders such as social anxiety disorder. While AI systems such as chatbots can improve accessibility, they lack the nuanced, empathetic interaction that human therapists provide- a key limitation observed in both the current study and discussed in Sufyan et al. [46], who compared AI models and psychologists in delivering social intelligence.
In terms of practical applicability, the current study’s findings are consistent with those of Upadhyay et al. [47], who applied machine learning algorithms for early detection of persistent depressive disorder, suggesting that AI may successfully help early diagnosis and monitoring. However, as Wang [48] noted, the current study discovered that, while AI systems such as the Friend chatbot provide accessibility and immediate psychological support, they are insufficient replacements for human therapists, especially when dealing with complex
mental health issues that necessitate a higher level of engagement.
Furthermore, the hybrid paradigm proposed by this study, in which AI supports human treatment, is supported by studies such as Aafjes-van Doorn [49], who investigated the viability of AI in psychotherapy from both patient and clinician viewpoints. While AI can improve therapeutic interventions and assist clinicians, Suso-Ribera et al. [50] emphasise the importance of human intervention in managing more complex aspects of mental health, such as chronic pain management, which necessitates personalised care beyond the capabilities of current AI systems.
The findings also support Bhatt’s [51] assertion that digital mental health technologies will play an increasingly important role in the future of psychotherapy. However, both Bhatt and the current study recognise AI’s limits in duplicating the emotional depth and therapeutic interactions that human therapists give, underscoring the notion that AI should be seen as a complementary tool rather than a solo solution. According to these findings, the future of psychotherapy is likely to be a hybrid strategy in which AI boosts the reach and efficiency of human therapists while not completely replacing them.
Incorporating AI into psychotherapy provides substantial prospects for enhancing access to mental health treatment, particularly in crisis settings where traditional therapy may be limited. The new study’s findings are consistent with earlier research, emphasising the significance of AI in extending therapy’s reach, assisting in early diagnosis, and offering instant assistance. However, the limitations identified, such as the lack of emotional depth and nuanced interaction inherent in human treatment, emphasise the need for a hybrid approach. While AI systems can supplement and improve the efficiency of therapists, they cannot replace the empathic and adaptable treatment offered by human specialists, particularly in complicated emotional situations. Future research should examine the long-term efficacy of AI-based mental health therapies, particularly in various crisis circumstances and across demographics. Furthermore, investigations could investigate the integration of AI systems with hybrid models of care that include both human therapists and AI help and assess the influence on overall treatment outcomes. Further development of AI systems that increase emotional depth and reactivity may improve the quality of psychological assistance provided by chatbots.

This study investigated the effectiveness of an AI-based chatbot Friend in giving psychological assistance to women in active combat zones in Ukraine, comparing it to standard psychotherapy techniques. The study intended to determine if AI-driven assistance may be
an effective substitute for traditional treatment in highstress settings with limited resources. In a randomised controlled experiment (RCT), 104 people were split into two groups: those who used the chatbot and those who received traditional therapy from qualified psychologists.
While both treatments were helpful in lowering anxiety symptoms, the study revealed that conventional therapy resulted in a more significant drop in anxiety levels, with a reduction on the Hamilton Anxiety Scale compared to for the chatbot. These findings emphasise the need for human interaction in mental health therapies, especially in crisis situations where personal connection and empathy are essential for emotional recovery. Despite the better outcomes linked with traditional treatment, the Friend chatbot has shown great potential as a supplemental aid in mental health care. Its accessibility, cost-effectiveness, and instant availability make it particularly useful in settings where access to skilled therapists is limited, such as war zones or countries with low healthcare resources. The chatbot’s capacity to provide individualised psychological guidance through natural language processing and machine learning highlights AI’s rising role in broadening the reach of mental health services, making treatment more scalable and adaptable.
The significance of this study stems from its evidence of AI’s ability to bridge gaps in mental health care provision, particularly in crisis or resource-constrained contexts. While the chatbot performed less well than traditional treatment, its advantages in terms of accessibility and scalability cannot be overlooked. This study adds to the growing body of evidence indicating that AI-powered chatbots can be valuable adjuncts to traditional treatment, providing instant psychological support and aiding in anxiety management during important periods. This study shows how AI-based chatbots like Friend can offer accessible, scalable psychological help in crisis circumstances, especially when traditional treatment options are restricted. Its findings indicate that such technologies may be successfully integrated into mental health care systems to supplement human therapists, providing instant assistance in high-stress situations. Future research should focus on improving AI chatbots’ emotional reactivity and investigating the long-term impact of these treatments on mental health outcomes. A hybrid strategy that combines AI technology with traditional therapy approaches may be the most effective answer for addressing mental health issues in both crisis and everyday settings.

Not applicable.

L.S.: designed the study, data collection and analysis, results interpretation, manuscript writing, and editing.

No funding was received for conducting this study.

The data that support the findings of this study are available on request from the corresponding author.

All procedures were conducted in accordance with the principles outlined in the Helsinki Declaration. A study was approved by the Ethics Commission of Kyiv International University, No. 11293.

Informed consent was obtained from all individuals included in this study.

Not applicable.

The author declares no competing interests.

Received: 9 August 2024 / Accepted: 14 February 2025
Published online: 28 February 2025

Ann Neurosci. 2024. https://doi.org/10.1177/09727531231221612

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.