Umetna inteligenca (AI) je bila označena kot potencialno orodje za identifikacijo znakov depresije preko analize družbenih medijev. Vendar nedavna študija razkriva zaskrbljujočo neenakost v sposobnosti modelov AI za zaznavanje depresije pri različnih rasnih skupinah. Medtem ko so modeli AI obetali pri prepoznavanju signalov depresije pri belih Američanih, so bili bistveno manj učinkoviti, ko so bili uporabljeni pri temnejših posameznikih. Ta študija poudarja pomen vključevanja raznolikih rasnih in etničnih podatkov pri usposabljanju modelov AI za naloge v zdravstvu.
Raziskovalci so uporabili “out of the shelf” AI orodje za pregledovanje jezika, uporabljenega v objavah na družbenih medijih 868 prostovoljcev, vključno z enakim številom temnopoltih in belih odraslih, ki so imeli podobne značilnosti v starosti in spolu. Vsi udeleženci so prav tako izpolnili validno vprašalnik, ki se pogosto uporablja v zdravstvenih ustanovah za presejanje depresije.
Prejšnje raziskave so pokazale, da posamezniki, ki pogosto uporabljajo zaimke prve osebe (kot so “jaz,” “mene,” ali “moje”) ter določene kategorije besed, vključno z samodejni izrazi tveganja za depresijo. Vendar pa nova študija razkriva, da ta jezikovna povezava velja le za bele posameznike. “Jaz-sem” ali usmerjenost nase, samokritika in občutek izoliranosti niso bili pomembni kazalci depresije pri temnopoltih posameznikih.
Avtorji študije so bili presenečeni nad pomanjkanjem splošnosti teh jezikovnih povezav med rasnimi skupinami. Njihovo poročilo, objavljeno v reviji PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences), odraža zaskrbljenost nad zapostavljenostjo rase v prejšnjem delu o jezikovni oceni duševnih bolezni.
Pomembno je poudariti, da podatki s socialnih medijev sami ne morejo biti uporabljeni za diagnozo depresije. Kljub temu lahko prispevajo k oceni tveganja za posameznike ali skupine. Prepoznavanje vzorcev v jezikovni rabi lahko ponudi vpogled v duševno zdravje skupnosti ter pomaga zdravstvenim delavcem učinkoviteje nasloviti izzive duševnega zdravja.
Seveda so potencialne aplikacije AI v duševnem zdravju obsežne. Prejšnja študija iste raziskovalne skupine je uporabila jezikovno analizo na platformah družbenih medijev za oceno duševnega zdravja v skupnostih med pandemijo COVID-19. Poleg tega so se jezikovni vzorci, ki kažejo na depresijo na socialnih medijih, izkazali za dragocene vpoglede v verjetnost opuščanja zdravljenja in ponovitve za paciente s težavami z zlorabo substanc.
Naslov: **Naslov**
Vir: Reuters
FAQ (Pogosto zastavljena vprašanja)
Ali lahko modeli AI zanesljivo zaznajo depresijo preko analize družbenih medijev?
Modeli AI kažejo obetavne rezultate pri identifikaciji kazalnikov depresije z analizo jezikovnih vzorcev v objavah na družbenih medijih. Pomembno je omeniti, da podatki s socialnih medijev sami ne morejo biti uporabljeni za diagnozo depresije.
Kaj je nedavna študija razkrila o učinkovitosti modelov AI pri različnih rasnih skupinah?
Študija je ugotovila, da so bili modeli AI za zaznavanje depresije pri temnopoltih posameznikih več kot trikrat manj zanesljivi kot pri belih posameznikih pri uporabi podatkov s socialnih medijev. To poudarja potrebo po vključevanju raznolikih rasnih in etničnih podatkov pri usposabljanju modelov AI za aplikacije na področju duševnega zdravja.
Kaj so bile pomembne jezikovne povezave za depresijo v študiji?
Raziskava je razkrila, da jezikovne povezave, kot so “jaz-sem” (usmerjenost nase), samokritika, občutek izoliranosti niso bili kazalniki depresije za temnopolte posameznike, ampak le za bele posameznike.
Kako lahko podatki s socialnih medijev prispevajo k oceni duševnega zdravja?
Podatki s socialnih medijev lahko prispevajo k oceni tveganja za posameznike ali skupine ter nudijo vpogled v duševno zdravje skupnosti. To lahko pomembno pripomore pri obravnavi izzivov duševnega zdravja na učinkovit način.
Kakšne so potencialne aplikacije AI v duševnem zdravju?
Analiza jezikovnih vzorcev na družbenih medijih s pomočjo AI lahko pomaga pri oceni duševnega zdravja v skupnostih, sledenju vpliva dogodkov, kot je pandemija COVID-19, ter ponuja vpoglede v verjetnost opuščanja zdravljenja in ponovitve za paciente s težavami z zlorabo substanc.
The source of the article is from the blog be3.sk