Umelá inteligencia (UI) bola označená ako potenciálny nástroj na identifikáciu príznakov depresie prostredníctvom analýzy sociálnych médií. Avšak nedávna štúdia odhalila znepokojujúcu nerovnosť v schopnosti modelov umelej inteligencie detegovať depresiu v rôznych rasových skupinách. Zatiaľ čo modely umelej inteligencie preukázali sľub pri identifikácii signálov depresie u bielych Američanov, boli výrazne menej účinné pri aplikácii na čiernych jednotlivcov. Táto štúdia zdôrazňuje dôležitosť zahrnutia rozmanitých rasových a etnických údajov pri trénovaní modelov umelej inteligencie pre úlohy v oblasti zdravotníctva.
Výskumníci využili „off the shelf“ nástroj umelej inteligencie na skúmanie jazyka používaného v príspevkoch na sociálnych médiách od 868 dobrovoľníkov, pričom rovnaký počet čiernych a bielych dospelých ľudí, ktorí mali podobné charakteristiky veku a pohlavia. Všetci účastníci tiež vyplnili overený dotazník, ktorý sa často používa v zdravotníckych zariadeniach na preskúmanie prítomnosti depresie.
Predchádzajúce výskumy naznačovali, že osoby, ktoré často používajú zámená osoby prvej osoby (ako „ja“, „ma“ alebo „moje“) a určité kategórie slov, vrátane seba-dehonestujúcich výrazov, sú vo väčšom riziku pre depresiu. Avšak nová štúdia objavila, že tieto jazykové väzby sa vzťahovali len na biele osoby. „Ja-mluv“ alebo sebakoncentrácia, seba-dehonestácia, seba-kritika a pocit byť odlišným nie sú významné indikátory depresie pre čiernych jednotlivcov.
Autori štúdie prejavili prekvapenie nad nedostatočnou všeobecnosťou týchto jazykových asociovaní medzi rasovými skupinami. Ich správa, publikovaná v PNAS (časopis Proceedings of the National Academy of Sciences), odzrkadľuje obavy o ignorovanie rasy v predchádzajúcom výskume zameranom na jazykovú hodnotiacu metódu duševného ochorenia.
Je dôležité poznamenať, že údaje sociálnych médií samy o sebe nemôžu byť použité na diagnózu depresie. Môžu však prispieť k hodnoteniu rizika u jednotlivcov alebo skupín. Identifikácia vzorov v používaní jazyka môže poskytnúť ponaučenia z duševného zdravia komunít, čím potenciálne pomôže zdravotníckym poskytovateľom efektívnejšie riešiť mentálne zdravotné problémy.
Určite, potenciálne aplikácie umelej inteligencie v mentálnom zdravotníctve sú rozsiahle. V predchádzajúcej štúdii toho istého výskumného tímu sa analýza jazyka na sociálnych mediálnych platformách používala na hodnotenie duševného zdravia v komunitách počas pandémie COVID-19. Navyše, pri pacientoch s poruchami užívania látok sa zistilo, že jazykové vzory označujúce depresiu na sociálnych médiách ponúkali cenné informácie o pravdepodobnosti ukončenia liečby a návratu k problémom.
Riešenie nerovnosti v účinnosti modelov umelej inteligencie medzi rasovými skupinami je nevyhnutné pre zabezpečenie spravodlivej mentálnej starostlivosti. Budúci výskum by mal dať prednosť zahrnutiu rozmanitých rasových a etnických skupín pre vypracovanie modelov umelej inteligencie, ktoré poskytujú presné a spoľahlivé výsledky pre každého.
### Často kladené otázky (FAQ)
* Môžu modely umelej inteligencie presne detegovať depresiu prostredníctvom analýzy sociálnych médií?
* Modely umelej inteligencie preukazujú potenciál identifikovať indikátory depresie analýzou jazykových vzorov v príspevkoch na sociálnych médiách. Avšak je dôležité upozorniť, že údaje zo sociálnych médií samé o sebe nemôžu byť použité na diagnózu depresie.
* Čo odhalila nedávna štúdia o účinnosti modelov umelej inteligencie v rôznych rasových skupinách?
* Štúdia zistila, že modely umelej inteligencie boli viac ako trikrát menej prediktívne pre depresiu u čiernych jednotlivcov v porovnaní s bielymi jednotlivcami pri využití údajov zo sociálnych médií. Tento fakt poukazuje na potrebu zahrnúť rozmanité rasové a etnické údaje pri trénovaní modelov umelej inteligencie pre aplikácie v oblasti mentálneho zdravia.
* Aké boli významné jazykové asociácie pre depresiu vo výskume?
* Štúdia zistila, že jazykové asociácie ako „ja-mluva“ (sebakoncentrácia), seba-dehonestácia, seba-kritika a pocit byť odlišným boli len indikátormi depresie pre biele osoby, nie pre čiernych osôb.
* Ako môžu údaje zo sociálnych médií prispieť k hodnoteniu mentálneho zdravia?
* Údaje zo sociálnych médií môžu prispieť k hodnoteniu rizika u jednotlivcov alebo skupín, poskytujúc ponaučenia o mentálnom zdraví komunít. Môže to byť cenný nástroj na pomôcť efektívne riešiť mentálne zdravotné problémy.
* Aké sú potenciálne aplikácie umelej inteligencie v mentálnom zdravotníctve?
* Analyzá jazykových vzorov na sociálnych médiách poháňaná umelej inteligenciou môže pomôcť pri hodnotení duševného zdravia v komunitách, sledovaní vplyvu udalostí ako pandémia COVID-19 a ponúkať informácie o pravdepodobnosti ukončenia liečby a návratu k problémom u pacientov s poruchami užívania látok.
Zdroje:
The source of the article is from the blog jomfruland.net