Штучний інтелект (AI) був вітаний як потенційний інструмент для виявлення ознак депресії шляхом аналізу соціальних мереж. Проте, останнє дослідження розкриває тривожну нерівність в здатності моделей штучного інтелекту виявляти депресію в різних расових групах. Хоча моделі AI показали перспективи у виявленні сигналів депресії у білих американців, вони значно менш ефективні, коли застосовуються до представників чорної раси. Це дослідження підкреслює важливість включення різноманітних расових та етнічних даних під час тренування моделей AI для завдань, пов’язаних з охороною здоров’я.
Дослідники використовували «з коробки» інструмент штучного інтелекту для аналізу мови, використованої в повідомленнях у соціальних мережах від 868 добровольців, серед яких були рівна кількість чорношкірих і білих дорослих, які поділяли подібні характеристики за віком та статтю. Усі учасники також заповнили перевірену анкету, яку часто використовують в медичних установах для скринінгу депресії.
Попередні дослідження вказували на те, що люди, які часто використовують займенники першої особи (такі як “Я,” “мене,” або “мій”) та певні категорії слів, включаючи саморегулюючі терміни, перебувають у вищому ризику для депресії. Однак нове дослідження відкрило, що ці асоціації мови застосовуються лише до білих осіб. “Розмовляю про себе” або увага до себе, самоліквідація, самокритика та відчуття відчуження не були важливими показниками депресії для людей чорного кольору шкіри.
Автори дослідження виявили здивування від відсутності загальноприйнятності цих асоціацій мови між расовими групами. Їх звіт, опублікований в PNAS («Протоколи Національної академії наук»), відображає занепокоєння через відсутність уваги до раси в попередніх дослідженнях з оцінки ментальних розладів на основі мови.
Важливо зауважити, що дані з соціальних мереж самі по собі не можуть бути використані для діагностики депресії. Однак вони можуть сприяти оцінці ризику для окремих осіб або груп. Виявлення шаблонів використання мови може надати уявлення про психічне здоров’я спільнот і, можливо, допомагати медичним працівникам більш ефективно вирішувати проблеми психічного здоров’я.
Недаремно потенційні застосування AI в психічному здоров’ї безмежні. У попередньому дослідженні тієї ж команди вчених аналіз мови на платформах соціальних мереж використовувався для оцінки психічного здоров’я в спільнотах під час пандемії COVID-19. Крім того, для пацієнтів з розладами залежності виявлені мовні шаблони, що вказують на депресію, в соціальних мережах, що довели свою цінність в оцінці ймовірності відмови від лікування та повернення до наркотиків.
Вирішення нерівності ефективності моделей AI між расовими групами має важливе значення для забезпечення рівного доступу до допомоги з психічного здоров’я. Майбутні дослідження повинні надавати пріоритет включенню різноманітних расових і етнічних груп для розвитку моделей AI, які забезпечують точні та надійні результати для всіх.
Часті запитання (FAQ)
Чи можуть моделі AI точно виявити депресію за допомогою аналізу соціальних мереж?
Моделі AI показують перспективи виявлення показників депресії шляхом аналізу мовних шаблонів у повідомленнях у соціальних мережах. Проте важливо зауважити, що дані з соціальних мереж самі по собі не можуть бути використані для діагностики депресії.
Що показало останнє дослідження щодо ефективності моделей AI у різних расових групах?
Дослідження показало, що моделі AI були більш ніж у три рази менш прогностичними для депресії у представників чорної раси порівняно з білими особами при використанні даних з соціальних мереж. Це вказує на необхідність включення різноманітних расових та етнічних даних при тренуванні моделей AI для психіатричних застосувань.
Які були значущі мовні асоціації з депресією у дослідженні?
Дослідження виявило, що мовні асоціації, такі як “Розмовляю про себе” (увага до себе), самоліквідація, самокритика та відчуття відчуження були лише показниками депресії для білих осіб і не стосувались чорних осіб.
Як дані з соціальних мереж можуть сприяти оцінці психічного здоров’я?
Дані з соціальних мереж можуть сприяти оцінці ризику для окремих осіб чи груп, надаючи уявлення про психічне здоров’я спільнот. Це може бути цінним інструментом для допомоги у вирішенні проблем психічного здоров’я більш ефективно.
Які потенційні застосування AI в психічному здоров’ї?
Аналіз мовних шаблонів на платформах соціальних мереж може допомогти оцінити психічне здоров’я в спільнотах, відстежувати вплив подій, таких як пандемія COVID-19, та надавати уявлення про ймовірність відмови від лікування та повернення до наркотиків для пацієнтів з розладами залежності.
Джерела:
The source of the article is from the blog guambia.com.uy