Искусственный интеллект (ИИ) был приветствован как потенциальный инструмент для выявления признаков депрессии через анализ социальных медиа. Однако недавнее исследование показывает обеспокоенное расхождение в возможности моделей искусственного интеллекта выявлять депрессию у различных расовых групп. В то время как модели искусственного интеллекта показали перспективу в выявлении сигналов депрессии у белых американцев, они были значительно менее эффективны при применении к чернокожим людям. Это исследование подчеркивает важность включения разнообразных расовых и этнических данных при обучении моделей искусственного интеллекта для задач, связанных с здравоохранением.
Исследователи использовали «готовый» инструмент искусственного интеллекта для изучения языка, используемого в социальных медиа, у 868 добровольцев, включая равное количество чернокожих и белых взрослых, которые обладали схожими характеристиками по возрасту и полу. Все участники также заполнили проверенный вопросник, который часто используется в медицинских учреждениях для скрининга депрессии.
Предыдущие исследования указывали на то, что люди, часто использующие местоимения первого лица (такие как «я», «мне» или «моё») и определенные категории слов, включая самоуничижительные термины, находятся в более высоком риске для депрессии. Однако новое исследование обнаружило, что эти языковые ассоциации применялись только к белым людям. «Я-речь» или внимание к себе, самоуничижение, самокритика и ощущение чуждости не были значительными показателями депрессии для чернокожих людей.
Авторы исследования выразили удивление от отсутствия универсализации этих языковых ассоциаций среди расовых групп. Их отчет, опубликованный в журнале PNAS (Процедуры Национальной академии наук), отражает беспокойство по поводу игнорирования расы в предыдущих работах по языковой оценке психических заболеваний.
Важно отметить, что данные из социальных медиа самостоятельно не могут быть использованы для диагностики депрессии. Однако они могут способствовать оценке риска для отдельных лиц или групп. Выявление закономерностей в использовании языка может дать представление о психическом здоровье сообществ, потенциально помогая специалистам по здравоохранению более эффективно решать проблемы психического здоровья.
НЕДАВНИЕ ВОПРОСЫ (ЧАВО)
Могут ли модели искусственного интеллекта точно выявлять депрессию через анализ социальных медиа?
Модели искусственного интеллекта показывают перспективу в выявлении индикаторов депрессии путем анализа языковых паттернов в сообщениях в социальных медиа. Однако важно отметить, что данные из социальных медиа самостоятельно не могут быть использованы для диагностики депрессии.
Что показало недавнее исследование об эффективности моделей искусственного интеллекта у различных расовых групп?
Исследование показало, что модели искусственного интеллекта были более чем втрое менее предсказуемы для депрессии у чернокожих по сравнению с белыми, когда использовались данные из социальных медиа. Это подчеркивает необходимость включения разнообразных расовых и этнических данных при обучении моделей искусственного интеллекта для приложений в области здоровья.
Каковы были значимые языковые ассоциации для депрессии в исследовании?
Исследование выявило, что языковые ассоциации, такие как «я-речь» (внимание к себе), самоуничижение, самокритика и ощущение чуждости, были только показателями депрессии для белых, но не для чернокожих.
Как могут данные из социальных медиа способствовать оценке психического здоровья?
Данные из социальных медиа могут способствовать оценке риска для отдельных лиц или групп, предоставляя представления о психическом здоровье сообществ. Это может быть ценным инструментом, помогающим более эффективно решать проблемы психического здоровья.
Каковы потенциальные применения искусственного интеллекта в психическом здравоохранении?
Анализ языковых паттернов на платформах социальных медиа может помочь оценить психическое здоровье в сообществах, отслеживать влияние событий, таких как пандемия COVID-19, и предоставлять представления о вероятности отказа от лечения и рецидива для пациентов с нарушениями абузуса.
Адресация расхождения эффективности моделей искусственного интеллекта у расовых групп является важным для обеспечения равного доступа к психическому здравоохранению. Будущие исследования должны придерживаться принципа инклюзивности данных, включая разнообразные расовые и этнические группы, для разработки моделей искусственного интеллекта, которые предоставляют точные и надежные результаты для всех.
Источники:
Reuters
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl