Kunstig intelligens (AI) har blitt hyllet som et potensielt verktøy for å identifisere tegn på depresjon gjennom analyse av sosiale medier. Ein nyleg studie avslører imidlertid en bekymringsverdig ulikskap i evnen til AI-modellar for å oppdage depresjon i ulike etniske grupper. Mens AI-modellane viste lovende resultater i å identifisere tegn på depresjon hos kvite amerikanarar, var dei betydeleg mindre effektive når dei blei brukt på svarte individ.
Forskarane nytta eit ferdig AI-verktøy for å undersøke språket som blei brukt i sosiale medieinnlegg frå 868 frivillige, inkludert like mange svarte og kvite vaksne som delte liknande eigenskapar når det gjeld alder og kjønn. Alle deltakarane fullførte også ein validert spørjeundersøking som oftast blir nytta i helsetjeneste for å screene for depresjon.
Tidlegare forsking hadde indikert at individ som hyppig brukar førstepersonpronomen (som «eg,» «meg,» eller «mitt») og visse kategoriar av ord, inkludert nedgjerande terminologi, er i større risiko for depresjon. Den nye studien oppdaga imidlertid at desse språklege assosiasjonane berre gjaldt for kvite individ. «Eg-fokusering,» sjølvforakt, sjølvkritikk, og følelsen av å vere utanfor var ikkje signifikante indikatorar på depresjon for svarte individ.
Forfattarane av studien uttrykte overrasking over mangelen på generaliserbarheit av desse språklege assosiasjonane på tvers av etniske grupper. Deira rapport, publisert i PNAS (the Proceedings of the National Academy of Sciences), reflekterer bekymring over forsømminga av rase i tidlegare arbeid om språkbasert vurdering av mental sjukdom.
Det er avgjerande å merke seg at sosiale mediedata åleine ikkje kan brukast til å diagnostisere depresjon. Likevel kan det bidra til risikovurdering for individ eller grupper. Identifisere mønstre i språkbruk kan gi innsikt i mental helse i samfunnet, og potensielt hjelpe helsetilbydarar med å takle mentale helseutfordringar meir effektivt.
### Ofte stilte spørsmål (FAQ)
1. Kan AI-modellar nøyaktig oppdage depresjon gjennom analyse av sosiale medier?
AI-modellane viser potensial for å identifisere indikatorar for depresjon ved å analysere språkmønster i sosiale medieinnlegg. Det er likevel viktig å merke seg at sosiale mediedata åleine ikkje kan brukast til å diagnostisere depresjon.
2. Kva avslørte den nylege studien om effektiviteten til AI-modellar i ulike etniske grupper?
Studien fann at AI-modellane var meir enn tre gonger mindre forutsigande for depresjon hos svarte individ samanlikna med kvite individ når dei brukte data frå sosiale medier. Dette understrekar behovet for å inkludere diverse etniske og rasemessige data når ein trenar AI-modellar for mentale helsetilfelle.
3. Kva var dei signifikante språklege assosiasjonane for depresjon i studien?
Studien oppdaga at språklege assosiasjonar som «eg-fokusering» (oppmerksomheit retta mot seg sjølv), sjølvforakt, sjølvkritikk, og følelse av utanforskap berre var indikatorar for depresjon for kvite individ, ikkje svarte individ.
4. Korleis kan sosiale mediedata bidra til vurdering av mental helse?
Sosiale mediedata kan bidra til risikovurdering for individ eller grupper, gje innsikt i mental helse i samfunnet. Det kan vere ein verdifull ressurs for å hjelpe med å takle mentale helseutfordringar meir effektivt.
5. Kva er dei potensielle bruksområda for AI i mental helsevesenet?
### Kjelder
– Reuters
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br