Mitul Desai a passé des années à éviter de parler de la schizophrénie de son frère, mais après avoir surmonté les complexités des soins à prodiguer, il a fondé une entreprise pour soutenir d'autres personnes dans des situations similaires. Le frère de Desai a commencé à présenter des symptômes, notamment de la colère, un repli sur soi et des hallucinations, au cours de sa première année d'université en 1996. La famille a passé quatre ans à chercher un diagnostic précis, confrontée à des erreurs de diagnostic allant de l'alcoolisme aux troubles bipolaires.

Desai a géré la situation en compartimentant, en se concentrant sur sa carrière d'avocat spécialisé dans la propriété intellectuelle, d'analyste à Wall Street et de conseiller principal au Département d'État. Il a aidé sa famille en naviguant dans le système de santé. Cette expérience a été marquée par des urgences, des disputes et des visites à l'hôpital.

Les défis rencontrés par la famille Desai ne sont pas uniques. La maladie mentale isole souvent les familles en raison de la stigmatisation, du manque de compréhension et des difficultés liées à la gestion de besoins complexes en matière de soins. Selon la National Alliance on Mental Illness (NAMI), environ un adulte américain sur cinq souffre d'une maladie mentale chaque année, ce qui souligne le besoin généralisé de soutien aux aidants.

L'entreprise de Desai utilise des outils basés sur l'IA pour mettre en relation les aidants avec des ressources, fournir un soutien personnalisé et rationaliser les tâches administratives. Les algorithmes d'IA analysent les données pour mettre en relation les aidants avec les services pertinents, tels que les thérapeutes, les groupes de soutien et les programmes d'aide financière. Cette application de l'IA vise à réduire la charge qui pèse sur les aidants et à améliorer la qualité des soins prodigués aux personnes atteintes de maladie mentale.

Les développements récents de l'IA pour la santé mentale comprennent l'utilisation du traitement automatique du langage naturel (TALN) pour analyser les communications des patients et identifier les crises potentielles. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent prédire les réadmissions à l'hôpital et personnaliser les plans de traitement en fonction des données individuelles des patients. Ces technologies offrent la possibilité de transformer la prestation des soins de santé mentale et d'améliorer les résultats pour les patients et les familles.