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SO037

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का साइकेडेलिक मनोचिकित्सा से मिलन: उभरते संगणनात्मक और नैदानिक अंतरापृष्ठों की अम्ब्रेला समीक्षा

ARTIFICIAL INTELLIGENCE MEETS PSYCHEDELIC PSYCHIATRY: AN UMBRELLA REVIEW OF EMERGING COMPUTATIONAL AND CLINICAL INTERFACES

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और साइकेडेलिक मनोचिकित्सा का संगम सैद्धांतिक रूप से सुदृढ़ और विकसित क्षेत्र है, लेकिन इसका अनुभवजन्य सत्यापन सीमित है।

इस अध्ययन का उद्देश्य साइकेडेलिक अनुसंधान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (artificial intelligence, AI) के उपयोग से संबंधित समीक्षा-स्तरीय साक्ष्यों का संश्लेषण करना, संगणनात्मक रूपरेखाओं की पहचान करना और नैदानिक निहितार्थों की जाँच करना है। अध्ययन की परिकल्पना है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता रोगी स्तरीकरण (patient stratification), उपचार प्रतिक्रिया के पूर्वानुमान और उपचारात्मक परिवेश के अनुकूलन के माध्यम से परिशुद्ध मनोचिकित्सा (precision psychiatry) को सक्षम बनाने वाली एक आधारभूत तकनीक के रूप में कार्य करती है। पद्धति के अंतर्गत, 26 मार्च 2026 को PubMed पर साइकेडेलिक और कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संबंधित शब्दों को मिलाकर एक पूर्वनिर्धारित खोज की गई; "review" फ़िल्टर से 45 रिकॉर्ड प्राप्त हुए, और प्रासंगिकता की जाँच के बाद चार समीक्षाओं को शामिल करके उनका गुणात्मक संश्लेषण किया गया। पूर्वनैदानिक संदर्भ में, औषधीय क्रियाविधियों का मॉडल तैयार करने और औषधि खोज में तेजी लाने के लिए गहन अधिगम (deep learning) के उपयोग का प्रस्ताव दिए जाने की सूचना मिली (Kim और सहकर्मी, 2025)। नैदानिक अनुसंधान में यह प्रस्तावित किया गया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता अध्ययन की रूपरेखा को अनुकूलित कर सकती है, रोगी स्तरीकरण को संभव बना सकती है, उपचार पथों को व्यक्तिगत आवश्यकताओं के अनुरूप ढाल सकती है और देखभाल की डिजिटल उपलब्धता तथा निगरानी में सहायता कर सकती है (Sarris और सहकर्मी, 2024)। सैद्धांतिक स्तर पर, पूर्वानुमानात्मक प्रसंस्करण (predictive processing) और सक्रिय अनुमान (active inference) जैसी संगणनात्मक रूपरेखाएँ ऐसे मॉडल प्रस्तुत करती हैं जो अहं-विघटन सहित साइकेडेलिक-प्रेरित अवस्थाओं को स्व-मॉडलिंग और अनुमान प्रक्रियाओं में बदलावों से जोड़ते हैं (Deane, 2021); अधिगम-आधारित मॉडल साइकेडेलिक प्रभावों को बढ़ी हुई तंत्रिका-सुघट्यता और संदर्भ-निर्भर विश्वास अद्यतनीकरण के रूप में अवधारणाबद्ध करते हैं (Caulfield और सहकर्मी, 2025)। निष्कर्षतः, सुदृढ़ सैद्धांतिक विकास के बावजूद इस क्षेत्र का अनुभवजन्य सत्यापन सीमित है; नैदानिक उपयोग में रूपांतरण को समर्थन देने के लिए डेटा-आधारित अध्ययनों तथा नैतिक और कार्यान्वयन संबंधी समस्याओं के समाधान को प्राथमिकता देने की अनुशंसा की जाती है।

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