미래지향적 AI 기반 정신 상태 검사(AI-MSE): 개념적 프레임워크

초록 정신 상태 검사(MSE)는 환자의 인지, 정서, 행동 기능을 평가하기 위한 체계적 관찰 도구로서 정신의학 및 심리 평가의 초석으로 남아 있습니다. 정교한 진단 도구가 존재함에도 불구하고, MSE와 포괄적인 사례 병력은 적절하고 철저한 임상 진단을 위한 기본 요소입니다. 이 논문은 평가 과정 내에서 실시간 상호작용 기술을 통합하여 전통적인 MSE를 업그레이드하는 데 특화된 새로운 AI 향상 프레임워크를 소개합니다. 이 시스템은 오디오, 비디오, 사용자 상호작용 정보와 같은 다중 모달 입력을 사용하여 MSE의 10가지 주요 영역—외모, 기억 및 주의력, 운동 활동, 언어, 정서, 감각-지각, 사고 내용, 사고 과정, 논리적 추론, 통찰력—을 동적으로 평가하도록 AI를 활용하도록 고안될 것입니다. 테스트 시간을 단축하되 깊이와 진단의 무결성을 희생하지 않아, 모델은 현재 실무의 한계를 극복하면서 정신 건강 평가의 정밀도와 일관성을 향상시킵니다. 또한, 이 프레임워크는 인간의 편향을 줄이고 정신병리 증상의 조기 발견을 가능하게 하며 임상의가 시기적절하고 맞춤형 치료를 제공하도록 지원합니다. 이 학제간 노력은 윤리적 배치와 임상적 효과를 보장하기 위해 AI 개발자, 정신 건강 전문가 및 정책 이해관계자 간의 협력 필요성을 강조합니다. 주요어: 정신 상태 검사, 인공지능, 심리 평가, 정신 건강 관리, 정신과 진단