Kecerdasan buatan dalam kesehatan mental

Penggunaan kecerdasan buatan (AI) dalam kesehatan mental menawarkan berbagai manfaat, mulai dari peningkatan aksesibilitas, respons yang lebih cepat, hingga kemampuan untuk menyesuaikan interaksi sesuai dengan data pengguna. Tantangan dan arah masa depan dalam penerapan kecerdasan buatan (AI) dalam kesehatan mental terus berkembang secara dinamis dan multifaset. Membangun kerangka regulasi yang kokoh, memastikan validasi model dan transparansi, serta berinvestasi dalam penelitian dan pengembangan berkelanjutan merupakan langkah krusial untuk mengoptimalkan potensi penuh AI dalam meningkatkan kualitas perawatan kesehatan mental. Seiring dengan perkembangan teknologi AI, upaya-upaya ini akan memainkan peran sentral dalam membentuk masa depan terapi kesehatan mental, menjadikannya lebih aksesibel, praktis, dan etis bagi individu.
Enhancing mental health with Artificial Intelligence: Current trends and future prospects https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949916X24000525

 Implementasi AI dalam Kesehatan Mental 

 Machine Learning 
Machine Learning merupakan sebuah subset dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan mesin untuk belajar dengan mencari pola dalam algoritma dan mencoba membuat prediksi (Mazza, 2022).Mazza, Gabriella (August 29, 2022). https://www.cengn.ca/information-centre/innovation/artificial-intelligence-ai-and-the-future-of-mental-health/ Machine Learning telah banyak diintegrasikan ke dalam perawatan kesehatan mental, menawarkan potensi dalam mendiagnosis, prediksi, dan pengobatan. Machine Learning telah menunjukkan potensi yang signifikan dalam memprediksi gangguan mental melalui berbagai sumber data dan algoritma. Penelitian menunjukkan bahwa model pembelajaran mesin dapat memperoleh representasi pasien dari Catatan Kesehatan Elektronik (EHR), sehingga meningkatkan akurasi prediksi.R. Miotto, L. Li, B. A. Kidd, and J. T. Dudley, “Deep Patient:  An  Unsupervised  Representation  to  Predict the  Future  of  Patients  from  the  Electronic  Health
Records,” Sci. Rep., vol. 6, no. 1, 2016. https://doi.org/10.1038/srep26094 Algoritma yang dilatih menggunakan deskriptor perilaku telah dieksplorasi untuk memberikan perkiraan kemungkinan berbagai gangguan mental, membantu dalam diagnosis banding dan mengidentifikasi risiko untuk kondisi kronis.D.   M.   Low,   K.   H.   Bentley,   and S.   S.   Ghosh, “Automated  assessment  of  psychiatric  disorders using speech:  A systematic review,” Laryngoscope Investig.  Otolaryngol.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  96 – 116, 2020.https://doi.org/10.1002/lio2.354 Selain itu, model pembelajaran mesin yang didasarkan pada laporan diri telah menunjukkan akurasi yang sangat baik dalam memprediksi persisten, kronisitas, dan keparahan gangguan depresi mayor.R.  C.  Kessler  et  al.,  “Testing  a  machine - learning algorithm  to  predict  the persistence  and  severity  of major depressive disorder from baseline self - reports,” Mol.  Psychiatry,  vol.  21,  no.  10,  pp.  1366 –1371, 2016. https://research.rug.nl/en/publications/testing-a-machine-learning-algorithm-to-predict-the-persistence-a

 Natural Language Processing 
Natural language processing applied to mental illness detection: a narrative review” oleh Zhang dkk. (2022),Cruz-Gonzalez, P., He, A. W.-J., Lam, E. P., Ng, I. M. C., Li, M. W., Hou, R., Chan, J. N.-M., Sahni, Y., Vinas Guasch, N., Miller, T., Lau, B. W.-M., & Sánchez Vidaña, D. I. (2025). Artificial intelligence in mental health care: A systematic review of diagnosis, monitoring, and intervention applications. Psychological Medicine, 55, e18, 1–52.https://doi.org/10.1017/S0033291724003295 NLP atau Natural Language Processing didefinisikan sebagai cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada analisis bahasa alami, seperti teks dari media sosial, wawancara, maupun catatan klinis. NLP memungkinkan komputer mengekstraksi informasi, menganalisis emosi, dan melakukan klasifikasi teks sehingga dapat membantu mendeteksi tanda-tanda awal gangguan mental. Dalam konteks kesehatan mental, NLP dipandang penting karena individu sering mengekspresikan kondisi psikologisnya melalui bahasa, baik dalam tulisan maupun percakapan. Review ini menyoroti tren sepuluh tahun terakhir, menunjukkan peningkatan pesat dalam penggunaan NLP untuk deteksi gangguan mental, dengan metode deep learning terbukti lebih efektif dibandingkan teknik tradisional. Namun, tantangan utama masih ada, seperti keterbatasan data, kebutuhan model yang dapat dijelaskan (interpretable), serta isu etika terkait privasi. Dengan demikian, NLP tidak hanya dipahami sebagai teknologi pemrosesan bahasa, tetapi juga sebagai alat yang potensial dalam mendukung deteksi dini, pencegahan, dan penanganan kesehatan mental.

 Deep Learning 
Deep learning (DL) adalah cabang machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan berlapis untuk mengekstraksi pola kompleks secara otomatis tanpa rekayasa fitur manual. Dalam bidang kesehatan mental, DL efektif menganalisis data besar dan heterogen seperti teks, gambar, sinyal otak, hingga data dari media sosial dan wearable devices. Berdasarkan review 85 studi (2000–2023), DL paling banyak diterapkan pada deteksi depresi dan analisis mood, dengan algoritma dominan CNN, DNN, dan LSTM yang digunakan sesuai jenis data. Model DL menunjukkan akurasi tinggi, misalnya dalam klasifikasi depresi dari teks Twitter atau biomarker EEG, meski sebagian besar masih berbasis dataset kecil dan uji coba. Tantangan utama meliputi keterbatasan data besar terbuka, isu privasi, serta interpretabilitas model yang masih dianggap “black box.” Meski begitu, DL berpotensi besar mendukung skrining otomatis, deteksi dini, prediksi terapi, hingga pemantauan real-time pasien untuk membantu tenaga profesional kesehatan mental.Zhang, T., Schoene, A. M., Ji, S., & Ananiadou, S. (2022). Natural language processing applied to mental illness detection: A narrative review. npj Digital Medicine, 5(46), 1–13. https://doi.org/10.1038/s41746-022-00589-7

Large Languange and Generative AI
Implementasi AI (Artificial Intelligence), khususnya Large Language Models (LLMs) dan Generative AI, dalam kesehatan mental telah berkembang pesat dan menjanjikan banyak potensi. Namun, juga membawa tantangan dan batasan etis yang harus diperhatikan secara serius. Namun, Penerapan Artificial Intelligence untuk Menganalisis Emosi dalam Komentar Media Sosial menggunakan Metode Large Language Models sangat dapat untuk diterapkan. Pada masa sekarang ini, Media sosial telah berkembang menjadi alat penting bagi masyarakat untuk berkomunikasi, berbagi informasi, dan mengungkapkan pendapat mereka di era internet. Pengguna sering meninggalkan komentar di platform seperti X, Instagramm.A. N. Rohman, E. Utami, and S. Raharjo, “Deteksi Kondisi Emosi pada Media Sosial menggunakan Pendekatan Leksikon dan Natural Language Processing,” Eksplora Inform., vol. 9, no. 1, pp. 70–76, 2019, doi: 10.30864/eksplora.v9i1.277. Seperti analisis sentimen, klasifikasi teks, dan deteksi emosi, LLMs dalam analisis emosi memiliki beberapa keuntungan dibandingkan dengan metode konvensional. Model ini dapat menangkap konteks yang lebih luas, memahami nuansa bahasa, dan mengatasi masalah seperti ironi, sarkasme, dan ambiguitas dalam ekspresi emosi (Sarah Astiti, Iswandi, Tomy Nanda Putra, Darmansah).

Computer Vision

AI  berbasis Computer Vision (CV) adalah bidang yang sedang cukup berkembang pesat, dan teknologi ini dapat membantu dalam deteksi dini, pemantauan, dan bahkan intervensi terkait kondisi kesehatan mental seseorang. Dan beberapa contoh implementasi berdasarkan Computer Vishion adalah, untuk Pendeteksi Wajah dan Mendeteksi Emosi, Menggunakan CV untuk menganalisis ekspresi wajah guna mengenali emosi seperti sedih, cemas, marah, atau stres. Dan contoh teknologinya adalah, Facial Emotion Recognition (FER) menggunakan model CNN atau deep learning (misalnya OpenFace, Affectiva, atau MediaPipe), digunakan dalam sesi terapi virtual atau platform konseling online.Abd-Alrazaq, A. A., Rababeh, A., Alajlani, M., Bewick, B. M., & Househ, M. (2020). Effectiveness and safety of using chatbots to improve mental health: Systematic review and meta-analysis. Journal of Medical Internet Research, 22(7), e16021. https://doi.org/10.2196/16021 Hal ini ditandai dengan terdapat sekitar 17,95 juta remaja di Indonesia teridentifikasi memiliki gangguan mental (Zulfikar, 2024). Selain itu, adapun menurut Dr. Celestinus Eigya Munthe (dalam Kementerian Kesehatan, 2021) menjelaskan bahwa terdapat sekitar 20% dari seluruh populasi di Indonesia memiliki potensi untuk mengalami gangguan mental.

 Aplikasi 

 Diagnosis 
Kecerdasan buatan (AI) yang memanfaatkan Natural Language Processing (NLP) dan Machine Learning (ML) dapat digunakan untuk membantu mendiagnosis seseorang yang mengalami gangguan kesehatan mental. Teknologi ini mampu membedakan gangguan yang memiliki gejala serupa berdasarkan tampilan awalnya sehingga tenaga medis dapat memberikan penanganan lebih cepat sebelum kondisi berkembang lebih parah. Sebagai contoh AI dapat membantu membedakan depresi unipolar dan bipolar melalui analisis hasil pencitraan atau pemindaian medis. Selain itu, AI juga berpotensi menemukan jenis penyakit baru yang sebelumnya terabaikan karena keragaman gejala dari satu gangguan yang sama. Dokter bisa saja melewatkan ciri-ciri tertentu dari gangguan mental, sebab meski banyak orang terdiagnosis mengalami depresi, tetapi bentuk dan perilakunya bisa sangat bervariasi pada tiap individu. AI mampu menelaah berbagai perbedaan tersebut dari data ekspresi manusia dan membantu mengidentifikasi beragam jenis depresi.

 Prognosis 
Kecerdasan buatan (AI) dapat dimanfaatkan untuk membuat prediksi yang lebih akurat mengenai perkembangan suatu gangguan setelah diagnosis ditegakkan. Dengan pendekatan berbasis data, algoritma AI mampu membangun model prediksi risiko klinis baru tanpa harus bergantung sepenuhnya pada teori psikopatologi yang ada saat ini. meskipun begitu, proses validasi baik secara internal maupun eksternal sangat penting agar algoritma tersebut dapat digunakan secara efektif di bidang klinis.

Sejumlah penelitian telah memanfaatkan teknologi seperti pencitraan saraf (neuroimaging), catatan kesehatan elektronik, data genetik hingga analisis ucapan untuk memperkirakan bagaimana gejala depresi muncul pada pasien, menilai risiko bunuh diri atau penyalahgunaan zat, serta memprediksi hasil fungsional pasien. Secara umum, penerapan AI dalam memproyeksikan prognosis gangguan mental menunjukkan hasil yang menjanjikan, meski masih menghadapi berbagai tantangan dan persoalan etika yang perlu diperhatikan. Beberapa di antaranya meliputi : Deteksi dini. AI mampu menganalisis pola dalam ucapan, tulisan tangan, ekspresi wajah, maupun aktivitas di media sosial untuk mengenali tanda-tanda awal gangguan seperti depresi, kecemasan, PTSD, bahkan skizofrenia.

 Treatment 
Dalam bidang psikiatri, seringkali pasien harus melalui beberapa tahapan uji coba obat sebelum ditemukan kombinasi atau dosis yang paling efektif untuk menangani gangguan yang mereka alami. Sistem kecerdasan buatan (AI) kini tengah diteliti karena potensinya dalam memprediksi respons pasien terhadap pengobatan dengan menganalisis data yang dikumpulkan dari berbagai sumber. Penerapan AI dalam konteks ini berpotensi menghemat waktu serta sumber daya, dan pada saat yang sama meringankan beban pasien maupun tenaga medis.

 Kritik dan Ancaman AI terhadap Kesehatan mental 
Seperti teknologi pada umumnya, penerapan Artificial Intelligence pada kesehatan mental juga memiliki kekurangan dan ancaman. Beberapa kekurangan penerapan AI dalam kesehatan mental, antara lain:

 Privasi data dan keamanan 
Keamanan data merupakan yang sangat penting, mengingat sifat sensitif dari informasi kesehatan mental, juga informasi yang didapatkan melalui perangkat pribadi menambahkan kekhawatiran pengguna.Artificial intelligence-enabled predictive modelling in psychiatry: overview of machine learning applications in mental health research https://www-cambridge-org.proxy.undip.ac.id/core/journals/bjpsych-advances/article/artificial-intelligenceenabled-predictive-modelling-in-psychiatry-overview-of-machine-learning-applications-in-mental-health-research/B99352EE2C275C673D272B04AC8F1F8A

 Bias 
Bias terjadi karena model cenderung menyukai hasil tertentu. Bias dapat menyebabkan hasil yang tidak akurat dan memperkuat stereotip.The Potential Influence of AI on Population Mental Health https://doi.org/10.2196/49936

 Peran manusia 
AI seharusnya tidak menggantikan manusia, tetapi melengkapinya dalam intervensi kesehatan mental. Peran manusia tetap penting demi terjaganya hak pasien.

Oleh karena itu, dibutuhkannya kebijakan, regulasi, dan pagar pengaman penggunaan AI dalam kesehatan mental. Hal ini diperlukan agar menciptakan manfaat yang optimal bagi pengguna AI dan mencegah hasil yang tidak diinginkan dari interaksi AI dan pengguna.

 Peran Konselor dan Pengguna AI dalam Kesehatan Mental 
AI telah secara signifikan mengubah banyak aspek kehidupan manusia, salah satunya dalam kesehatan mental. Di tengah kemajuan AI dalam kesehatan mental, terdapat beberapa dampak negatif bagi pengguna yang perlu diperhatikan. Di samping chatbot yang dapat membantu pengguna dengan masalah kesehatan mental seperti depresi dan kecemasan (Ghozali & Mustafa, 2019),Ghozali, M. S., & Mustafa, M. B. (2019). Pembuatan pendeteksi obyek dengan metode you only look once (YOLO) untuk automated teller machine (ATM). Majalah Ilmiah UNIKOM, 17(1), 69–76.https://doi.org/10.34010/miu.v17i1.2240 AI dapat menimbulkan ketergantungan yang membuat gangguan tidur dan kecemasan pada pengguna (Baloglu et al., 2018).Baloğlu, M., Özteke Kozan, H. İ., & Kesici, Ş. (2018). Gender differences in and the relationships between social anxiety and problematic internet use: Canonical analysis. Journal of Medical Internet Research, 20(1), e33. https://doi.org/10.2196/preprints.8947 Dalam kesehatan mental, AI dapat memberikan dampak psikologis dan emosi, serta sosial dan kebiasaan pengguna.

Dalam menangani dampak negatif AI dalam kesehatan mental pengguna, penting dibutuhkannya peran konselor. Beberapa hal yang dapat dilakukan oleh konselor untuk menangani dampak negatif AI dalam kesehatan mental yaitu mengembangkan intervensi dan strategi yang dapat mengurangi ketergantungan pengguna terhadap AI (Anita et al., 2024).The Role of Artificial Intelligence as a Tool to Help Counselors in Improving Mental health Anggi Sepni Anita, Keysa Nabila Aulia Purba, M. Raja Bahrul Ilmi https://doi.org/10.30983/bicc.v1i1.115 Dibutuhkannya kolaborasi antara konselor dan perkembangan AI untuk mencapai tujuan yang sama, yaitu meningkatkan kesehatan mental dan kesejahteraan manusia.

Tak hanya konselor, pengguna AI dalam kesehatan mental juga penting untuk menumbuhkan kesadaran dan batasan dalam penggunaan AI. Pengguna harus sadar bahwa penggunaan AI dalam kesehatan mental memerlukan dampingan dari konselor. AI digunakan untuk deteksi dan diagnosis awal dalam masalah mental. Namun, diperlukannya konselor untuk diagnosis lanjut dan membantu dalam pengobatan.

 Aplikasi AI yang Mendukung Kesehatan Mental 

 CopyAI 
CopyAI merupakan sebuah platform berbasis kecerdasan buatan yang dimaksudkan untuk membantu pengguna membuat konten teks dengan cepat dan efisien. Platform ini dapat membuat berbagai jenis konten, seperti iklan, deskripsi produk, postingan media sosial, email, artikel blog, dan banyak lagi. Platform ini sangat bermanfaat karena CopiAI juga dapat menjaga kesehatan mental dari manusia.

 ChatGPT 
ChatGPT merupakan salah satu aplikasi untuk memahami materi, menyusun karya tulis akademis, dan berinteraksi dengan sistem pembelajaran adaptif. Dan aplikasi ini sangat umum digunakan oleh berbagai mahasiswa, para pekerja, maupun siswa. Dan penggunaan ChatGPT memudahkan mahasiswa dalam mencari informasi yang mereka butuhkan. Pada penelitian (Indahsari dkk., 2021) tingkat pemahaman mayarakat terkait kesehatan mental masih sangat rendah, hal ini memunculkan anggapan, stigma negative, mitos. Untuk menangani masalah ini, peneliti membuat chatbot yang digunakan sebagai media edukasi di platform. Chatgpt ini akan memberi tahu orang tentang kesehatan mental dan jadwal konseling baik secara online maupun secara offline.Aplikasi Konsultasi Psikologi Berbasis Flutter dan ChatGPT Menggunakan Metode Extreme ProgrammingPsychological Consultation Application Based on Flutter and ChatGPT Using Extreme Programming Method https://doi.org/10.54914/dbesti.v2i1.1344Hutapea, G. L., & Rantung, J. (2024). Hubungan persepsi mahasiswa keperawatan dengan sikap penggunaan Chat GPT. Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN), 4(2), 519–528. https://doi.org/10.54082/jupin.350

 Woebot 
Woebot adalah chatbot kesehatan mental yang berbasis Cognitive Behavioral Therapy (CBT). Aplikasi ini dirancang untuk membantu pengguna mengatasi stres, depresi, dan kecemasan melalui percakapan otomatis berbasis psikoterapi. Menurut penelitian Fitzpatrick, Darcy, & Vierhile (2017),Fitzpatrick, K. K., Darcy, A., & Vierhile, M. (2017). Delivering Cognitive Behavior Therapy to Young Adults With Symptoms of Depression and Anxiety Using a Fully Automated Conversational Agent (Woebot): A Randomized Controlled Trial. JMIR Mental Health, 4(2), e19. https://mental.jmir.org/2017/2/e19/ Woebot terbukti efektif dalam mengurangi gejala depresi dan kecemasan pada mahasiswa selama dua minggu percobaan. Woebot menggunakan pendekatan percakapan singkat yang bersifat personal, sehingga pengguna merasa seperti berbicara dengan seorang terapis digital. Hal ini menunjukkan bahwa AI dapat menjadi alat bantu yang valid dalam mendukung kesehatan mental, meskipun tetap memerlukan pendampingan konselor untuk penanganan jangka panjang.

 Wysa 
Sebuah chatbot kesehatan mental berbasis AI yang menekankan pendekatan empati. Aplikasi ini digunakan secara luas untuk mendukung kesejahteraan mental dan terbukti efektif dalam memberikan dukungan awal serta pemantauan kondisi emosional pengguna (Inkster et al., 2018).Fitzpatrick KK, Darcy A, Vierhile M
Delivering Cognitive Behavior Therapy to Young Adults With Symptoms of Depression and Anxiety Using a Fully Automated Conversational Agent (Woebot): A Randomized Controlled Trial
JMIR Ment Health 2017;4(2):e19 https://mhealth.jmir.org/2018/11/e12106/ Temuan ini didukung oleh kerangka kerja Technology Acceptance Model (TAM), di mana persepsi kegunaan (perceived usefulness) dan kemudahan penggunaan (perceived ease of use) memengaruhi penerimaan teknologi. Namun, tantangan seperti privasi data, ketergantungan yang berlebihan, dan kesenjangan literasi digital masih menjadi kendala utama. Di masa mendatang, AI diprediksi akan berkembang dengan fitur empatik dan perencanaan pembelajaran otomatis. Dukungan regulasi, pelatihan, dan infrastruktur diperlukan agar integrasi AI berjalan optimal, etis, dan berkelanjutan dalam sistem pendidikan tinggi.

 Referensi 

Kategori:Kecerdasan buatan
Kategori:Kesehatan mental