Systemy sztucznej inteligencji wkraczają do psychiatrii i psychologii klinicznej szybciej, niż większość z nas zdążyła się przygotować. Jednym z najbardziej obiecujących, a zarazem najmniej zbadanych obszarów ich zastosowania jest profilaktyka uzależnień wśród młodzieży, gdzie algorytmy uczenia maszynowego mogą identyfikować wzorce ryzyka znacznie wcześniej niż tradycyjny screening kliniczny. Jak daleko jesteśmy od wdrożenia tych rozwiązań w codziennej praktyce i co mówią o tym najnowsze dane?
5 min czytania Aktualizacja: 17 lipca 2026 Redakcja Psychopedia 8 zweryfikowanych źródeł
Sztuczna inteligencja w profilaktyce uzależnień u adolescentów
Spis treści(5 sekcji)
Najważniejsze informacje
- 1Sztuczna inteligencja zdolna jest do identyfikacji wzorców ryzyka uzależnienia u adolescentów znacznie wcześniej niż tradycyjne metody screeningu klinicznego oparte na kwestionariuszach.
- 2Pandemia COVID–19 i wymuszony lockdown przyczyniły się do nasilenia uzależnień behawioralnych wśród młodzieży, co podkreśla pilną potrzebę skutecznych narzędzi profilaktycznych.
- 3Algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować dane behawioralne z aplikacji mobilnych i prognozować ryzyko rozwoju uzależnienia przed pojawieniem się jawnych objawów klinicznych.
- 4Sztuczna inteligencja w psychiatrii pełni funkcję wspomagającą dla klinicysty poprzez dostarczanie dodatkowych informacji, a nie zastępuje jego decyzje diagnostyczne i terapeutyczne.
Dlaczego sztuczna inteligencja w profilaktyce uzależnień to temat na teraz
Uzależnienia behawioralne i substancjalne u adolescentów stanowią narastający problem zdrowia publicznego, a pandemia COVID-19 dodatkowo go zaostrzyła. Wyszomirska, Martyniak i Bąk-Sosnowska (2024) opisali, jak wymuszony lockdown wpłynął na kompulsywne wzorce zachowań, w tym uzależnienie od ćwiczeń fizycznych, co dobrze ilustruje podatność młodych osób na mechanizmy nałogowe w warunkach stresu. Jednocześnie Jarosińska, Wasiluk i Olejniczak (2025) wykazali w badaniu pilotażowym wśród studentów medycyny niepokojące wzorce korzystania ze smartfonów, co podkreśla skalę problemu cyfrowego w populacji młodych dorosłych. Tradycyjne narzędzia przesiewowe, oparte na kwestionariuszach i wywiadzie klinicznym, często wychwytują problem zbyt późno, gdy zaburzenie związane z używaniem substancji jest już utrwalone. Klimkiewicz i wsp. (2015) zwracali uwagę na wysoki odsetek współwystępowania uzależnienia od alkoholu z innymi zaburzeniami psychicznymi, co u adolescentów dodatkowo komplikuje wczesne rozpoznawanie i interwencję.
Czym jest sztuczna inteligencja w kontekście zastosowań klinicznych
Sztuczna inteligencja (artificial intelligence, AI) to zbiór zaawansowanych technologii komputerowych zdolnych do przetwarzania dużych zbiorów danych, rozpoznawania wzorców i generowania predykcji, które mogą symulować pewne aspekty ludzkiego rozumowania. W kontekście zdrowia psychicznego systemy sztucznej inteligencji obejmują uczenie maszynowe (machine learning), uczenie głębokie oparte na sieciach neuronowych oraz duże modele językowe, takie jak ChatGPT. Te algorytmy potrafią analizować dane behawioralne, np. wzorce aktywności w aplikacjach mobilnych, i prognozować ryzyko rozwoju uzależnienia, zanim pojawią się jawne objawy kliniczne. Kluczowe jest to, że AI nie zastępuje klinicysty w podejmowaniu decyzji, lecz dostarcza mu informacji, których sam nie byłby w stanie pozyskać z surowych danych cyfrowych.
Czy potrzebujesz wsparcia? - szybki test
Bezpłatny test - 10 pytań, wyniki w 3 minuty
Zrób test →
Zastosowania AI w profilaktyce i interwencji u młodzieży
Przegląd systematyczny najnowszej literatury wskazuje na kilka głównych kierunków. Pierwszy to autonomiczne systemy przesiewowe oparte na algorytmach predykcyjnych, które na podstawie analizy danych z urządzeń mobilnych mogą identyfikować nastolatków zagrożonych uzależnieniem. Drugi obejmuje inteligentne chatboty i programy komputerowe oferujące interwencje psychoedukacyjne dopasowane do profilu użytkownika. Kałwa, Popek i Żurowska (2025) opisali zastosowanie robota terapeutycznego PARO w pracy z dziećmi hospitalizowanymi psychiatrycznie, co pokazuje, że interakcja z urządzeniami wspomaganymi AI może mieć mierzalny efekt terapeutyczny nawet w najbardziej wymagających populacjach klinicznych.
Trzeci kierunek, szczególnie istotny z perspektywy terapii poznawczo-behawioralnej, to integracja narzędzi AI z istniejącymi programami profilaktycznymi. Algorytmy mogą interpretować odpowiedzi pacjenta w czasie rzeczywistym i dostosowywać trudność oraz treść interwencji, co przypomina logikę adaptacyjnych testów komputerowych, ale przeniesioną na grunt terapeutyczny.
Wnioski kliniczne i ograniczenia
Bąk-Sosnowska (2017) podkreślała znaczenie precyzyjnego różnicowania mechanizmów uzależnieniowych w kontekście leczenia, a AI może w tym pomagać, dostarczając danych o wzorcach zachowań trudnych do uchwycenia w tradycyjnym wywiadzie. Klimkiewicz i wsp. (2015) w pracy o patogenezie współwystępujących zaburzeń wskazywali na potrzebę zindywidualizowanego podejścia, które systemy predykcyjne mogą wspierać. Należy jednak pamiętać o problemie „czarnej skrzynki": wiele zaawansowanych modeli neuronowych generuje przewidywania, których logika pozostaje nieprzejrzysta, co rodzi poważne pytania etyczne w pracy z nieletnimi. Żadne z dotychczasowych badań nie dostarczyło wystarczających dowodów na to, by autonomiczne systemy AI mogły samodzielnie prowadzić profilaktykę uzależnień bez nadzoru klinicysty.
Implikacje dla codziennej praktyki
Co może zrobić praktykujący specjalista już dziś? Po pierwsze, zapoznać się z dostępnymi aplikacjami do monitorowania wzorców cyfrowych u adolescentów, które mogą uzupełniać tradycyjny screening. Po drugie, zachować krytycyzm wobec narzędzi AI reklamowanych jako rozwiązania profilaktyczne, dopóki nie zostaną zwalidowane w badaniach z odpowiednio dużymi próbami. Po trzecie, uwzględniać w ocenie klinicznej dane o zachowaniach cyfrowych pacjenta, co staje się coraz bardziej istotne przy współwystępowaniu uzależnień behawioralnych z substancjalnymi. Jeśli szukasz wsparcia specjalisty w pracy z adolescentami zagrożonymi uzależnieniem, znajdź specjalistę na Psychopedia.pl.
Potrzebujesz wsparcia?
Specjaliści, którzy mogą pomóc przy uzależnieniach
Mariia Partyka
Psycholog
Jutro, 13:00
★★★★★5.0
Małgorzata Otrębska
Psycholog
Dziś, 20:00
★★★★★5.0
Małgorzata Andreasik
Psycholog
Pon, 20.07 11:00
★★★★★0.0
Najczęstsze pytania kliniczne
Jak można korzystać ze sztucznej inteligencji w profilaktyce uzależnień u młodzieży?
Najczęstszym zastosowaniem są aplikacje mobilne wykorzystujące algorytmy uczenia maszynowego do monitorowania wzorców behawioralnych oraz chatboty oferujące spersonalizowaną psychoedukację. Klinicysta może wykorzystywać dane z tych narzędzi jako uzupełnienie wywiadu klinicznego, ale nie powinien traktować ich jako samodzielnych narzędzi diagnostycznych.
Czy AI może zastąpić terapeutę w pracy profilaktycznej z adolescentami?
Na obecnym etapie rozwoju technologii, nie. Systemy AI mogą wspierać proces identyfikacji ryzyka i dostarczać interwencji psychoedukacyjnych, jednak nie potrafią zastąpić relacji terapeutycznej, która jest kluczowym czynnikiem leczniczym w pracy z młodzieżą, zwłaszcza w kontekście współwystępujących problemów ze snem i regulacją emocji.
Jakie są główne ryzyka etyczne stosowania AI w profilaktyce uzależnień u nieletnich?
Kluczowe obawy dotyczą ochrony danych osobowych adolescentów, problemu zgody świadomej u osób niepełnoletnich oraz nieprzejrzystości algorytmów podejmujących decyzje o interwencjach. Dodatkowo istnieje ryzyko, że algorytmy wytrenowane na populacjach dorosłych będą błędnie prognozować ryzyko u nastolatków.
Źródła naukowe (8)
1
Can AI-assisted therapy (PARO robot) be a treatment option for children hospitalised in an acute mental health ward?
DOI: 10.12740/PP/OnlineFirst/188053
2
Exercise addiction symptoms and mental health during the forced exercises deprivation in greatest COVID-19 pandemic restrictions in Poland.
DOI: 10.12740/PP/OnlineFirst/147190
3
Assessment of behaviors related to smartphone use in the context of digital hygiene among medical students: A pilot study.
DOI: 10.32394/pe/209454
4
HIV pre-exposure prophylaxis (PrEP) for transgender and nonbinary persons. Literature review and guidelines for professionals.
DOI: 10.12740/PP/OnlineFirst/144821
5
Adverse outcomes during pregnancy and major congenital malformations in infants of patients with bipolar and schizoaffective disorders treated with antiepileptic drugs: A systematic review.
DOI: 10.12740/PP/105906
6
[Comorbidity of alcohol dependence with other psychiatric disorders. Part I. Epidemiology of dual diagnosis].
DOI: 10.12740/PP/25704
7
Differential criteria for binge eating disorder and food addiction in the context of causes and treatment of obesity.
DOI: 10.12740/PP/OnlineFirst/62824
8
[Comorbidity of alcohol dependence with other psychiatric disorders. Part II. Pathogenesis and treatment].
DOI: 10.12740/PP/26071
Ważne: Ten artykuł ma charakter informacyjny i nie zastępuje konsultacji ze specjalistą zdrowia psychicznego. Jeśli potrzebujesz pomocy, umów się na wizytę u psychologa lub psychiatry.
Czy ten artykuł był pomocny?