Umělá inteligence (AI) byla označena za potenciální nástroj pro identifikaci příznaků deprese prostřednictvím analýzy sociálních médií. Nová studie však odhaluje znepokojující disparitu v schopnosti AI modelů detekovat depresi u různých rasových skupin. Zatímco AI modely představovaly naději při identifikaci signálů deprese u bělochů, byly podstatně méně efektivní při aplikaci na černochy. Tato studie zdůrazňuje důležitost začlenění různorodých rasových a etnických dat při trénování AI modelů pro úkoly související s zdravotnictvím.
Výzkumníci používali „off the shelf“ nástroj umělé inteligence k analýze jazyka používaného ve sděleních na sociálních médiích od 868 dobrovolníků, včetně stejného počtu černých a bílých dospělých, kteří sdíleli podobné charakteristiky v oblasti věku a pohlaví. Všichni účastníci také vyplnili ověřený dotazník běžně používaný ve zdravotnických zařízeních k vyhodnocení deprese.
Předchozí výzkum naznačoval, že jedinci, kteří často používají zájmena v první osobě (jako jsou „já“, „mě“, nebo „moje“) a určité kategorie slov, včetně sebeponižujících termínů, mají vyšší riziko deprese. Nová studie však zjistila, že tyto jazykové asociace platí pouze pro bílé jedince. „Já-mluvení“ nebo sebestředná pozornost, sebepopírání, sebekritika a pocit odlišnosti nebyly významnými indikátory deprese u černochů.
Autoři studie vyjádřili překvapení nad nedostatkem obecné platnosti těchto jazykových asociací napříč rasovými skupinami. Jejich zpráva, publikovaná v PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences), odráží obavy z opomenutí rasy v předchozích pracích o jazykovém hodnocení duševní nemoci.
Je důležité zdůraznit, že data ze sociálních médií samotná nemohou být použita k diagnóze deprese. Avšak mohou přispět k hodnocení rizika jednotlivců nebo skupin. Identifikace vzorů ve způsobu používání jazyka může poskytnout vhledy do duševního zdraví komunit, potenciálně pomáhajíce poskytovatelům zdravotní péče lépe řešit výzvy duševního zdraví.
Jistě, potenciální využití umělé inteligence v mentálním zdraví je obrovské. Ve studii od stejného výzkumného týmu byla jazyková analýza na platformách sociálních médií použita k vyhodnocení duševního zdraví v komunitách během pandemie COVID-19. Navíc u pacientů s poruchami užívání látek byly zjištěné jazykové vzory indikující deprese na sociálních médiích prokázány jako cenné poznatky týkající se pravděpodobnosti ukončení léčby a relapsu.
Zaměření se na disparitu efektivity AI modelů napříč rasovými skupinami je nezbytné pro zajištění spravedlivé mentální zdravotní péče. Budoucí výzkum by měl upřednostňovat zahrnutí rozmanitých rasových a etnických skupin, aby se vyvíjely AI modely, které poskytují přesné a spolehlivé výsledky pro všechny.
Často kladené otázky (FAQ)
Mohou AI modely přesně detekovat depresi pomocí analýzy sociálních médií?
AI modely ukazují nadějné výsledky při identifikaci indikátorů deprese analýzou jazykových vzorů ve sděleních na sociálních médiích. Nicméně je důležité poznamenat, že data ze sociálních médií samotná nemohou být použita k diagnóze deprese.
Co odhalila nedávná studie ohledně efektivity AI modelů u různých rasových skupin?
Studie zjistila, že AI modely byly více než třikrát méně předvídatelné pro depresi u černochů ve srovnání s bílými jedinci při využití dat ze sociálních médií. To zdůrazňuje nutnost zahrnutí rozmanitých rasových a etnických dat při trénování AI modelů pro aplikace v mentálním zdraví.
Jaké byly významné jazykové asociace s depresí ve studii?
Studie zjistila, že jazykové asociace jako „já-mluvení“ (sebestředná pozornost), sebepopírání, sebekritika a pocit odlišnosti byly pouze indikátory deprese pro bílé jedince, nikoliv pro černé jedince.
Jak mohou data ze sociálních médií přispět k hodnocení duševního zdraví?
Data ze sociálních médií mohou přispět k hodnocení rizika jednotlivců nebo skupin, poskytujíc vhledy do duševního zdraví komunit. Může to být cenný nástroj k pomoci lépe řešit výzvy duševního zdraví.
Jaká jsou potenciální využití AI v mentálním zdravotnictví?
Analýza jazykových vzorů na sociálních médiích díky AI může pomoci hodnotit duševní zdraví v komunitách, sledovat dopady událostí jako pandemie COVID-19 a poskytnout náhledy do pravděpodobnosti ukončení léčby a relapsu u pacientů s poruchami užívání látek.
Zdroje:
The source of the article is from the blog smartphonemagazine.nl