Kunstmatige intelligentie (AI) heeft de potentie om verschillende sectoren te revolutioneren, waaronder de gezondheidszorg. Het vermogen om sociale media data te analyseren en signalen van depressie te detecteren is een spannende toepassing van AI in de geestelijke gezondheidszorg. Echter, een recente studie heeft een verontrustend verschil aan het licht gebracht in de effectiviteit van AI-modellen bij het detecteren van depressiesignalen in verschillende raciale groepen.
De studie maakte gebruik van een ‘kant-en-klaar’ AI-tool om de taal te analyseren die gebruikt werd in sociale mediaberichten van 868 vrijwilligers. Deze vrijwilligers omvatten een gelijk aantal zwarte en blanke volwassenen die vergelijkbare kenmerken vertoonden op het gebied van leeftijd en geslacht. Alle deelnemers vulden ook een gevalideerde vragenlijst in die veel wordt gebruikt voor het screenen van depressie in medische omgevingen.
Eerder onderzoek had aangetoond dat individuen die vaak eerstepersoonsvoornaamwoorden en bepaalde categorieën van woorden gebruiken een hoger risico lopen op depressie. Echter, de nieuwe studie ontdekte dat deze taalassociaties alleen significant waren voor blanke individuen en niet van toepassing waren op zwarte individuen. Deze bevinding benadrukt het belang van het opnemen van diverse raciale en etnische data bij het trainen van AI-modellen voor taken in de gezondheidszorg.
De auteurs van de studie toonden zich verrast over de beperkte generaliseerbaarheid van deze taalassociaties over raciale groepen heen. Hun rapport, gepubliceerd in PNAS, benadrukt zorgen over het negeren van ras in eerdere onderzoeken naar op taal gebaseerde evaluatie van geestesziekten.
Hoewel sociale media data op zichzelf niet kunnen gebruikt worden voor het diagnosticeren van depressie, kunnen ze wel bijdragen aan risicobeoordeling voor individuen of groepen. Het analyseren van patronen in het taalgebruik kan waardevolle inzichten bieden in de geestelijke gezondheid van gemeenschappen en zorgverleners helpen om geestelijke gezondheidsproblemen effectiever aan te pakken.
De potentiële toepassingen van AI in de geestelijke gezondheidszorg zijn enorm. In een eerder onderzoek van hetzelfde onderzoeksteam werd taalanalyse op sociale mediaplatforms gebruikt om de geestelijke gezondheid binnen gemeenschappen tijdens de COVID-19 pandemie te evalueren. Bovendien hebben taalpatronen die wijzen op depressie op sociale media bewezen waardevolle inzichten te bieden in de waarschijnlijkheid van voortijdig stoppen van de behandeling en terugval bij patiënten met verslavingsstoornissen.
Het aanpakken van het verschil in de effectiviteit van AI-modellen tussen raciale groepen is essentieel om te zorgen voor evenwichtige geestelijke gezondheidszorg. Toekomstig onderzoek moet de inclusiviteit van data prioriteren door diverse raciale en etnische groepen op te nemen om AI-modellen te ontwikkelen die nauwkeurige en betrouwbare resultaten bieden voor iedereen.
Veelgestelde Vragen (FAQ)
The source of the article is from the blog mgz.com.tw