精神病予測のための機械学習の使用を調節するリスクのリスク

機械学習（ML）の最近の進歩は、精神病の予測と精神医学的評価に革命をもたらす可能性があります。この記事には2つの目的があります。まず、精神病予測に関する臨床研究におけるMLの使用を調節するために、英国法のどの側面が関連しているかを明確にします。その合法的な実施は、特に以下を参照して、潜在的な害と利益のバランスに関する法的要件に依存すると主張されています。（i）データ分析と結果予測にMLの使用によって導入された追加のリスク。（ii）未成年者や無力化された成人などの脆弱な研究集団を含めること。第二に、この記事では、MLを介した臨床予測が、英国の法律に関連して、メンタルヘルス法に基づくリスク評価の実践にどのように影響するかを調査します。精神医学における臨床予測の好意的な応用の可能性があると主張されています。しかし、精神病リスクと危害のリスクの区別を再確認することが最重要です。精神病のリスクを確立し、人の危害のリスクを評価することは個別の慣行であり、精神医学的評価のために人工知能を使用する場合に留まる必要があります。MLを介した臨床予測が精神病の個人に利益をもたらす可能性があるかどうかを評価することは、どのリスクを評価しようとするリスクと、これが精神病の移行、精神病の再発、自傷行為、自殺、または他者への害であるかどうかに依存します。

Recent advances in Machine Learning (ML) have the potential to revolutionise psychosis prediction and psychiatric assessment. This article has two objectives. First, it clarifies which aspects of English Law are relevant in order to regulate the use of ML in clinical research on psychosis prediction. It is argued that its lawful implementation will depend upon the legal requirements regarding the balance between potential harms and benefits, particularly with reference to: (i) any additional risks introduced by the use of ML for data analysis and outcome prediction; and (ii) the inclusion of vulnerable research populations such as minors or incapacitated adults. Second, this article investigates how clinical prediction via ML might affect the practice of risk assessment under mental health legislation, with reference to English Law. It is argued that there is a potential for virtuous applications of clinical prediction in psychiatry. However, reaffirming the distinction between psychosis risk and risk of harm is paramount. Establishing psychosis risk and assessing a person's risk of harm are discrete practices, and so should remain when using artificial intelligence for psychiatric assessment. Evaluating whether clinical prediction via ML might benefit individuals with psychosis will depend on which risk we try to assess and on what we try to predict, whether this is psychosis transition, a psychotic relapse, self-harm and suicidality, or harm to others.