Az elmúlt évtizedekben világszinten megjelenő probléma a mentális egészség területén az ellátásba nem kerülő páciensek relatív arányának növekedése, ami életév-veszteséggel és életminőség romlással jár együtt. A mesterséges intelligencia (MI) gyakorlati alkalmazása többek között az adatelemzés, diagnózisalkotás, terápiatervezés területén tud segítséget nyújtani a pszichiátriai ellátásban, amivel a csökkenthető a humánerőforrás ráfordítás. A napjainkban elérhető mesterséges keskeny intelligencia (artificial narrow intelligence - ANI), más néven gyenge MI, gépi tanuló eljárások segítségével képes nagyméretű adathalmazokon mintázatokat, összefüggéseket felismerni, és saját maga pontosítása mellett önálló döntéseket hozni. Ezt felhasználva, MI alapú rendszerek segíthetnek a betegségek klasszifikációjában, a betegségek megelőzésében, képesek lehetnek az anamnesztikus adatok és pszichodiagnosztikai interjúk eredményei alapján pszichiátriai diagnózisalkotásra emberi beavatkozás nélkül, végül az adatelemzés számos területén (ellátás minőségvizsgálata, kutatások) lehet támogató szerepe. Kiemelt terület a diagnosztikában a szuicid rizikó becslése, valamint a hangulati státusz felmérése gépi tanuló eljárással, aminek a segítségével írott szöveg vagy beszéd elemzésével lehet nagy pontossággal predikciót végezni. Nagy adathalmazokon belüli összefüggések vizsgálatával a precíziós medicina területén is előrelépést lehetett tenni, aminek segítségével a gyógyszeres kezelés pontosabb előrejelzése is megvalósíthatóvá válik. Mesterséges intelligenciát használó pszichoterápiás programok már ma is hozzáférhetőek, melyek főképp kognitív terápiás eszközöket használva, könnyen elérhető segítséget tudnak nyújtani a felhasználóknak. A mesterséges intelligencia használata az egyértelmű haszna mellett olyan etikai és módszertani kérdések elé is állít minket, amelyek szabályozása kulcsfontosságú a jövőre nézve. Kulcsszavak: mesterséges intelligencia, gépi tanuló eljárás, precíziós meicina