在医疗保健领域，人工智能（AI）被誉为一种潜在的工具，可以通过社交媒体分析来识别抑郁迹象。然而，最近的一项研究揭示了AI模型在检测不同种族群体中抑郁症的能力存在明显的差异。虽然AI模型在识别白人美国人中的抑郁信号方面表现出了潜力，但在应用于黑人个体时效果显著较差。这项研究强调了在为医疗保健相关任务训练AI模型时，纳入多样化的种族和民族数据的重要性。
研究人员利用一种“现成”的AI工具，分析了868名志愿者在社交媒体帖子中使用的语言，其中包括一样数量的黑人和白人成年人，他们在年龄和性别方面具有相似的特征。所有参与者还完成了一个在医疗保健环境中常用的用于筛查抑郁症的经过验证的问卷。
先前的研究表明，频繁使用第一人称代词（如“我”，“我的”等）以及某些类别的单词的个体更容易患抑郁症。然而，新研究发现，这些语言关联仅适用于白人个体。“我谈”或自我关注、自我羞辱、自我批评以及感觉像个局外人并不是黑人个体抑郁症的显著指标。
这项研究的作者对这些语言关联在种族群体之间缺乏普适性感到惊讶。他们在美国国家科学院院刊（PNAS）上发表的报告反映了对先前关于基于语言评估精神疾病的研究中忽视种族问题的担忧。
值得注意的是，单凭社交媒体数据无法用于诊断抑郁症。然而，它可以有助于评估个人或群体的风险。分析语言使用模式可以为社区的心理健康提供见解，潜在帮助医疗服务提供者更有效地应对心理健康挑战。
当然，人工智能在心理健康领域的潜在应用是广泛的。在同一研究团队的先前研究中，利用社交媒体平台上的语言分析评估了COVID-19大流行期间社区的心理健康。此外，关于社交媒体上显示抑郁迹象的语言模式已被证明对于了解药物滥用患者退出治疗和复发的可能性提供了宝贵见解。
解决AI模型在不同种族群体中效果的差异对于确保公平的心理保健至关重要。未来的研究应该优先考虑数据包容性，纳入多样化的种族和民族群体，以开发能够为所有人提供准确可靠结果的AI模型。
常见问题解答（FAQ）：
- AI模型能否准确通过社交媒体分析检测抑郁症？
AI模型通过分析社交媒体帖子中的语言模式，显示出识别抑郁症指标的潜力。然而，重要的是要注意，单凭社交媒体数据无法用于诊断抑郁症。 - 最近的研究对不同种族群体中AI模型效果有何发现？
该研究发现，在使用社交媒体数据时，AI模型在检测黑人个体抑郁症时比检测白人个体的预测性低三倍以上。这凸显了在为心理保健应用训练AI模型时，纳入多样化的种族和民族数据的必要性。 - 在研究中抑郁症的显著语言关联有哪些？
研究发现，“我谈”（自我关注）、自我羞辱、自我批评以及感觉像个局外人等语言关联仅适用于白人个体，而不适用于黑人个体。 - 社交媒体数据如何有助于心理健康评估？
社交媒体数据可以为个人或群体的风险评估提供帮助，为社区的心理健康提供见解，帮助医疗服务提供者更有效地应对心理健康挑战。 - 人工智能在心理保健领域的潜在应用有哪些？
人工智能分析社交媒体上的语言模式可以帮助评估社区的心理健康，跟踪事件如COVID-19大流行的影响，并为药物滥用患者退出治疗和复发的可能性提供见解。
来源：
The source of the article is from the blog kunsthuisoaleer.nl