Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, verschiedene Branchen, einschließlich des Gesundheitswesens, zu revolutionieren. Die Fähigkeit, soziale Medien zu analysieren und Anzeichen von Depressionen zu erkennen, ist eine aufregende Anwendung von KI in der psychischen Gesundheitsversorgung. Jedoch hat eine kürzlich Studie eine besorgniserregende Diskrepanz in der Wirksamkeit von KI-Modellen bei der Erkennung von Depressionssignalen in unterschiedlichen ethnischen Gruppen aufgedeckt.
Die Studie verwendete ein „von der Stange“-KI-Tool, um die Sprache in Social-Media-Beiträgen von 868 Freiwilligen zu analysieren. Diese Freiwilligen umfassten eine gleich große Anzahl von schwarzen und weißen Erwachsenen, die ähnliche Merkmale in Bezug auf Alter und Geschlecht aufwiesen. Alle Teilnehmer füllten auch einen validierten Fragebogen aus, der häufig zur Depressions-Screening in Gesundheitseinrichtungen verwendet wird.
Frühere Forschungen hatten gezeigt, dass Personen, die häufig personalpronomen und bestimmte Wortkategorien verwenden, ein höheres Risiko für Depressionen haben. Die neue Studie ergab jedoch, dass diese Sprachassoziationen nur für weiße Personen signifikant waren und nicht auf schwarze Personen zutrafen. Dies unterstreicht die Bedeutung der Einbeziehung von vielfältigen ethnischen Daten bei der Schulung von KI-Modellen für gesundheitsbezogene Aufgaben.
Die Autoren der Studie zeigten sich überrascht über die mangelnde Generalisierbarkeit dieser Sprachassoziationen über ethnische Gruppen hinweg. Ihr Bericht, veröffentlicht in PNAS, macht auf das Versäumnis aufmerksam, Ethnizität in früheren Arbeiten zur sprachbasierten Bewertung von psychischen Erkrankungen zu berücksichtigen.
Obwohl Social-Media-Daten allein nicht zur Diagnose von Depressionen verwendet werden können, können sie zur Risikobewertung für Einzelpersonen oder Gruppen beitragen. Die Analyse von Sprachmustern kann wertvolle Einblicke in die psychische Gesundheit von Gemeinschaften bieten und dazu beitragen, dass Gesundheitsdienstleister psychische Gesundheitsprobleme effektiver angehen können.
Die potenziellen Anwendungen von KI in der psychischen Gesundheit sind vielfältig. In einer früheren Studie des gleichen Forschungsteams wurde die Sprachanalyse auf Social-Media-Plattformen verwendet, um die psychische Gesundheit in Gemeinschaften während der COVID-19-Pandemie zu bewerten. Darüber hinaus haben sich Sprachmuster, die auf Social Media auf Depressionen hinweisen, als wertvolle Einblicke in die Wahrscheinlichkeit von Behandlungsabbruch und Rückfall bei Patienten mit Substanzstörungen erwiesen.
Die Bekämpfung der Diskrepanz in der Wirksamkeit von KI-Modellen bei ethnischen Gruppen ist entscheidend für eine gerechte psychische Gesundheitsversorgung. Zukünftige Forschung sollte Dateninklusivität priorisieren, indem sie vielfältige ethnische Gruppen einbezieht, um KI-Modelle zu entwickeln, die genaue und zuverlässige Ergebnisse für alle bieten.
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