Artificiell intelligens (AI) har hyllats som ett potentiellt verktyg för att identifiera tecken på depression genom analys av sociala medier. En nylig studie avslöjar emellertid en oroande disparitet i AI-modellers förmåga att upptäcka depression hos olika etniska grupper. Medan AI-modellerna visade löften i att identifiera depressionssignaler hos vita amerikaner var de betydligt mindre effektiva när de tillämpades på svarta individer. Denna studie understryker vikten av att inkludera mångfaldig etnisk data när man tränar AI-modeller för hälso- och sjukvårdsrelaterade uppgifter.
Forskarna använde en ”färdig” AI-verktyg för att undersöka språket som används i sociala medieinlägg från 868 frivilliga, inklusive lika många svarta och vita vuxna med liknande egenskaper när det gäller ålder och kön. Alla deltagare fyllde också i en validerad enkät som vanligtvis används inom vården för att screena för depression.
Tidigare forskning hade indikerat att individer som ofta använder förstapersonspronomen (som ”jag”, ”mig” eller ”mina”) och vissa kategorier av ord, inklusive självnedvärderande termer, löper större risk för depression. Den nya studien upptäckte emellertid att dessa språkliga samband endast tillämpades på vita individer. ”Jag-språk” eller självfokuserad uppmärksamhet, självförlöjligande, självkritik och känsla av att vara en outsider var inte signifikanta indikatorer på depression för svarta individer.
Författarna till studien uttryckte förvåning över bristen på generaliserbarhet av dessa språkliga samband mellan etniska grupper. Deras rapport, publicerad i PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences), återspeglar oro över försummandet av ras i tidigare arbeten om språkbaserad bedömning av psykisk sjukdom.
Det är viktigt att notera att data från sociala medier ensamt inte kan användas för att diagnostisera depression. Det kan dock bidra till riskbedömning för individer eller grupper. Att identifiera mönster i språkanvändning kan ge insikter om samhällens psykiska hälsa och potentiellt hjälpa vårdgivare att hantera mentala hälsoutmaningar på ett effektivare sätt.
Säkerligen är potentialen för tillämpningen av AI inom mental hälsa stor. I en tidigare studie av samma forskarteam användes språkanalys på sociala medieplattformar för att utvärdera mental hälsa inom samhällen under COVID-19-pandemin. Dessutom har språkmönster som indikerar depression på sociala medier visat sig erbjuda värdefulla insikter om risken för behandlingsavbrott och återfall hos patienter med missbruksproblem.
Att ta itu med dispariteten i AI-modellers effektivitet mellan etniska grupper är av avgörande betydelse för att säkerställa rättvis mental hälsovård. Framtida forskning bör prioritera inkludering av data från olika etniska grupper för att utveckla AI-modeller som ger korrekta och tillförlitliga resultat för alla.
## Vanliga frågor (FAQ)
### Kan AI-modeller noggrant upptäcka depression genom analys av sociala medier?
AI-modeller visar löfte i att identifiera indikatorer på depression genom att analysera språkmönster i sociala medieinlägg. Det är dock viktigt att notera att data från sociala medier ensamt inte kan användas för att diagnostisera depression.
### Vad avslöjade den senaste studien om effektiviteten hos AI-modeller inom olika etniska grupper?
Studien fann att AI-modeller var över tre gånger mindre prediktiva för depression hos svarta individer jämfört med vita individer vid användning av data från sociala medier. Det understryker behovet av att inkludera mångfaldig etnisk data när man tränar AI-modeller för tillämpningar inom mental hälsovård.
### Vilka var de signifikanta språkliga sambanden för depression i studien?
Studien upptäckte att språkliga samband såsom ”jag-språk” (självfokuserad uppmärksamhet), självförlöjligande, självkritik och känslan av att vara en outsider var endast indikatorer på depression för vita individer, inte för svarta individer.
### På vilket sätt kan data från sociala medier bidra till bedömning av mental hälsa?
Data från sociala medier kan bidra till riskbedömning för individer eller grupper och erbjuda insikter om samhällens mentala hälsa. Det kan vara ett värdefullt verktyg för att hjälpa till att hantera mentala hälsoutmaningar på ett effektivare sätt.
### Vilka är de potentiella tillämpningarna av AI inom mental hälsovård?
AI-drivna analyser av språkmönster på sociala medier kan bidra till att utvärdera mental hälsa inom samhällen, följa uppverkan av händelser som COVID-19-pandemin och ge insikter om risken för behandlingsavbrott och återfall hos patienter med substansmissbruksproblem.
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl