心理療法はなぜ効く?解明できるか(AI×医療)【論文】

   

(Featured AI and healthcare) Elucidation of the mechanism of psychotherapy by calculation! Possibilities of “calculation psychiatry” (Publication)

[論文] M. Moutoussis , N. Shahar, T. U. Hauser and R. J. Dolan, “Computation in Psychotherapy, or How Computational Psychiatry Can Aid Learning-Based Psychological Therapies”. Computational Psychiatry, 2, 50-73 (2018). [DOI: 10.1162/CPSY_a_00014]

3つの要点

✔️行動ベースの治療法は、効果は広く認められているが、メカニズムまではあまりわかっていない。

✔️計算モデリングの進歩がこのメカニズムを解明する鍵である。

✔️心理療法をモデル化・定式化して考える計算精神医学は、今後の治療において非常に重要な研究分野である。

概説

認知行動療法などの学習ベースの療法は世界中で使用されており、その有効性は保健および研究助成機関によって承認されている。

しかし、それらの長所のメカニズムも短所のメカニズムも十分に理解されていない。

ここで我々は、計算モデリングの進歩が、これらの治療法の核となる推論を患者がどのように立てるかに関する仮説の形式化やテストの一助になるかもしれない、ということについて説明しよう。

具体的には、精神障害の開発、維持、および治療上の変化に関する計算の関連性を強調する。

ベイズ的アプローチは、患者の現在の懸念を考えると、どの明らかな推論バイアスと異常な信念が、実際にはほぼ規範的であるのかそうでないのかを描き出すのに役立つ。

例として、3つの仮説を定式化する。

第一に、高レベルの機能不全の信念は、世界のモデルに対する信念として扱われるべきだ。彼らの経験を条件として、現実の意思決定にとって重要な低レベルの信念の形成を導くためのこれらの高レベルの信念を、人々がどのように適用するかをテストする必要がある。

第二に、障害が発生している間は、信念の更新中にもっと良性の代替スキーマが割り引かれるため、不適応信念が大きくなる。

第三に、我々は、患者が治療の範囲内で学習したが実生活で利益を得られなかった場合、恐怖回復の説明に使われたのと同様に、過調節と呼ぶメカニズムによって説明できることを提案する。

これらの詳細を超えて、計算精神医学研究者、療法士、および経験豊富な専門家の間の野心的な共同研究プログラムは、治療にとって重要であると主張される要因から検証可能な予測を形成する必要がある。

治療メカニズムに関する質問を計算用語で翻訳することは、検証可能な予測を形成するのに役立つ。
左:疾患の発症と維持についての重要な質問
右:今後の研究で取り組むことができる計算上の予測
治療上の推論の非常に単純化された例。過変調による失敗に対する傾向がある(上段)または耐性がある(下段)。矢印は、患者が原因としている責任の強さを示している。
各列において、治療前には、患者は否定的な経験が不適切であると考えている。過剰適応の場合、治療における前向きな経験の大部分はセラピストによるものである(新しいスキーマを作成するのと同じ)が、自己についての考えを変えることはない。
同化(下段)では、新しい原因(セラピスト)は新しい(成功)経験を説明しないので、自己についての信念は変化する(既存のスキーマを適応させるのと同じ)。
最後の列は、治療以外の新しいストレッサーに遭遇したときの推論を示している。

著者

Michael Moutoussis (Wellcome Trust Centre for Neuroimaging, University College London, London, UK / Max Planck UCL Centre for Computational Psychiatry and Ageing Research, London, UK)
email: m.moutoussis@ucl.ac.uk

Nitzan Shahar (Wellcome Trust Centre for Neuroimaging, University College London, London, UK / Max Planck UCL Centre for Computational Psychiatry and Ageing Research, London, UK)

Tobias U. Hauser (Wellcome Trust Centre for Neuroimaging, University College London, London, UK / Max Planck UCL Centre for Computational Psychiatry and Ageing Research, London, UK)

Raymond J. Dolan (Wellcome Trust Centre for Neuroimaging, University College London, London, UK / Max Planck UCL Centre for Computational Psychiatry and Ageing Research, London, UK)

出版情報

Received: 19 December 2016 / Accepted: 16 September 2017 / Published: 2 February 2018

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© 2017 Massachusetts Institute of Technology Published under a Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) license.

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