אמצעי מערכות הבריאות המלאכותית נחשב ככלי פוטנציאלי לזיהוי סימני דיכאון דרך ניתוח של מדיה חברתית. במחקר אחרון, חושף אותנו עובד יתר על מרחק ביכולתם של מודלי AI לזהות סימני דיכאון בקבוצות גזעיות שונות.
המחקר, אשר השתמש בכלי AI שנקנה מראש, בדק את השפה המשמשת בפוסטים ברשתות החברתיות של 868 מתנדבים. בקרב המתנדבים היו כמות שווה של בני אדם שחורים ולבנים אשר חילקו תכונות דומות לגיל ולמין. כמו כן, כל המשתתפים השלימו שאלון מאומת הנמצא בשימוש נפוץ בהגדרת דיכאון בסביבות רפואה.
מחקרים קודמים העידו כי אנשים המשתמשים בתסמינים המיוחסים אליהם בעצמם דוברים בסיבוכים גדולים יותר לגילום. במחקר החדש נמצא כי יחסים לשפה כאלו ייחודיים היו חלק מהדבר בנוגע לאנשים לבנים בלבד. דבר זה קובע את חשיבותם של קביעת נתונים גזעיים ואתניים שונים בתהליך הכשרת הדגמים המלאכותיים למשימות רפואיות.
ההתפלאות שהציבו כותבי המחקר על חוסר הכלליות של הקשרים הלשון אלה בין קבוצות גזעיות. אנשים מיוחדים הייתה המשותף בקרב האנשים הלבנים, ולא בקרב האנשים השחורים.
למרות שהמידע מרשתות החברתיות לבדו לא יכול להשתמש כדי לזהות דיכאון, הוא יכול לתרום להערכת סיכון של אנשים או קבוצות. הגיבורה בדפנהים אומר אפשרויות רבות לאינטליגנציה המלאכותית במערכות הבריאות הנפשית.
מה ברור:
– האם מודלי AI יכולים לזהות במדויק דיכאון דרך ניתוח של מדיה חברתית?
– האם נמצא שבמחקר האחרון על היעילות של מודלי AI בקרב קבוצות גזעיות שונות?
– מה הייחודי בבדיקת הלשון בקרב אנשים המאומצת על הדיכאון?
– איך תרומת מידע מרשתות חברתיות יכולה לתרום להערכת בריאות הנפש?
– מהן אפשרויות מערכי הבריאות של יישום AI בענף הבריאות הנפשית?
מקורות:
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx