Tekoälyä (AI) on hehkutettu potentiaalisena työkaluna masennuksen merkkien tunnistamiseen some-analyysin avulla. Kuitenkin tuore tutkimus paljastaa huolestuttavan eron tekoälymallien kyvyssä havaita masennus eri rodullisissa ryhmissä. Vaikka tekoälymallit osoittivatkin lupaavia tuloksia masennusmerkkien tunnistamisessa valkoisissa amerikkalaisissa, ne olivat merkittävästi vähemmän tehokkaita sovellettaessa mustiin yksilöihin. Tämä tutkimus korostaa monimuotoisten rotu- ja etnisten tietojen sisällyttämisen tärkeyttä tekoälymallien koulutukseen terveyteen liittyvissä tehtävissä.
Tutkijat käyttivät ”valmiiksi paketoitua” tekoälytyökalua tutkiakseen kieltä, jota käytettiin sosiaalisen median viesteissä 868 vapaaehtoiselta, mukaan lukien yhtä suuri määrä mustia ja valkoisia aikuisia, jotka jakoivat samankaltaisia piirteitä iän ja sukupuolen suhteen. Kaikki osallistujat täyttivät myös validoituun kyselylomakkeeseen, jota yleisesti käytetään terveydenhuollon ympäristöissä masennuksen seulontaan.
Aiemmat tutkimukset olivat osoittaneet, että henkilöt, jotka käyttävät usein ensimmäisen persoonan pronominia (kuten ”minä,” ”me,” tai ”oma”) ja tietyntyyppisiä sanoja, mukaan lukien itseään alentavat termit, ovat suuremmassa riskissä masennukseen. Kuitenkin tämä uusi tutkimus havaitsi, että nämä kieliliitokset pätevät vain valkoisiin yksilöihin. ”Minä-puhe” tai itsekeskeinen huomio, itseän alentaminen, itsearvostelua ja ulkopuolisuuden tunnetta eivät olleet merkittäviä masennuksen osoittimia mustille yksilöille.
Tutkimuksen kirjoittajat olivat yllättyneitä näiden kieliliitosten yleistettävyyden puutteesta rodullisten ryhmien välillä. Heidän raporttinsa, joka julkaistiin PNAS:ssa (National Academy of Sciencesin julkaisemat käsikirjat), heijastaa huolta rodun laiminlyönnistä aikaisemmassa työssä mielenterveyteen liittyvistä kielipohjaisista arvioinneista.
On tärkeää huomata, että pelkkiä sosiaalisen median tietoja ei voida käyttää masennuksen diagnosointiin. Kuitenkin ne voivat edistää riskiarvioinneissa yksilöille tai ryhmille. Kielenkäytön kaavojen tunnistaminen voi tarjota oivalluksia yhteisöjen mielenterveydestä, auttaen mahdollisesti terveydenhuollon tarjoajia käsittelemään mielenterveysongelmia tehokkaammin.
Ehdottomasti tekoälyn potentiaaliset sovellukset mielenterveydessä ovat laajat. Aikaisemmassa saman tutkimustiimin tekemässä tutkimuksessa some-alustoilla tehty kieli-analyysi käytettiin arvioimaan mielenterveyttä yhteisöissä COVID-19-pandemian aikana. Lisäksi päihteiden väärinkäytöstä kärsiville potilaille some-alustoilla havaitut masennuksen osoittavat kielenkaavat ovat osoittautuneet arvokkaiksi tarjoamaan oivalluksia hoidon keskeyttämisen ja uusimisen todennäköisyydestä.
Erilaisuuden huomioiminen tekoälymallien tehokkuudessa rodullisten ryhmien välillä on olennaista tasapuolisen mielenterveydenhuollon varmistamiseksi. Tulevaisuuden tutkimuksen tulisi priorisoida tietojen sisältöä sisällyttämällä monipuolisia rotu- ja etnisryhmiä kehittämään tekoälymalleja, jotka tarjoavat tarkkoja ja luotettavia tuloksia
Usein kysytyt kysymykset (UKK)
The source of the article is from the blog aovotice.cz