Výzkumníci používají AI trénovanou na datech z Facebooku k detekci příznaků duševní nemoci

Skupina výzkumníků nedávno zveřejnila studii v Nature, která popisuje jejich pokusy použít data z Facebooku k identifikaci možných psychiatrických onemocnění. Podle Wired výzkumníci vytvořili model AI, který může úspěšně předpovědět diagnózu duševní nemoci na základě zpráv odeslaných až 18 měsíců před oficiální diagnózou.

Pro vytvoření predikčního modelu výzkumný tým shromáždil data od 223 dobrovolníků. Dobrovolníci souhlasili s tím, že výzkumníkům poskytnou přístup ke zprávám, které odeslali, a obrázkům, které zveřejnili. Výzkumníci trénovali model Random Forest na funkcích extrahovaných z shromážděných zpráv a obrázků. Cílem modelu bylo určit, zda účastník měl diagnózu duševního onemocnění, a seskupit instance do diagnóz poruch nálady, diagnóz spektra schizofrenie nebo žádné duševní diagnózy.

Při analýze výsledků výzkumníci zjistili, že několik různých funkcí bylo spojeno s duševními poruchami. U obrázků byly modré barvy spojeny s diagnózou poruch nálady. Vysoké použití sprostých slov bylo obecně indikativní pro duševní onemocnění, zatímco slova jako slyšet, cítit a vidět (percepční slova) byla spojena s diagnózou schizofrenie.

Pro určení úspěchu modelu AI výzkumníci porovnali falešně pozitivní a falešně negativní výsledky. Výzkumný tým uvedl, že jejich úspěšnost se pohybovala mezi 0,65 a 0,77, přičemž 1 je ideální skóre a 0,5 je průměrná úspěšnost modelu, který náhodně hádá. Čím byly zprávy novější, tím lepší byla úspěšnost modelu. Avšak i když se výzkumníci omezili na zprávy, které byly starší než rok před diagnózou, model stále fungoval mnohem lépe než náhoda.

Zajímavé na této úrovni přesnosti je, že je přibližně ekvivalentní s přesností PHQ-9. PHQ-9 je diagnostický nástroj používaný ke screeningu deprese, který klade testované osobě 10 otázek. Pokud model AI trénovaný na datech z Facebooku může spolehlivě fungovat stejně jako PHQ-9, mohl by potenciálně být použit jako diagnostický nástroj, který doplňuje stávající nástroje používané klinickými pracovníky.

Vedoucím výzkumníkem studie byl asistent profesora na Feinstein Institutes for Medical Research v Manhassetu, New York, Michael Birnbaum. Podle Wired mají nástroje AI, které používají data z sociálních médií, potenciál udělat velký rozdíl v tom, jak jsou psychiatrická onemocnění diagnostikována a léčena. Birnbaum byl citován Wired jako:

„Teď chápeme tu myšlenku, že rakovina má mnoho různých stádií. Pokud chytíte rakovinu ve stádiu I, je to dramaticky odlišné od toho, když ji chytíte, až metastazuje. V psychiatrii máme tendenci začínat pracovat s lidmi, až když je to již metastazovalo. Ale je tu potenciál chytit lidi dříve.“

Podstatou je, že duševní nemoci mohou mít různé formy v různých časech a více různých zdrojů dat může pomoci výzkumníkům a klinickým pracovníkům triangulovat stav duševního zdraví člověka. Výhodou použití dat z sociálních médií je, že slouží jako kontinuální záznam myšlenek a pocitů jednotlivce. Tato data by mohla být použita k doplnění dlouhých rozhovorů, na které se kliničtí pracovníci spoléhají při diagnostice pacienta.

Birnbaum očekává, že modely AI založené na datech z sociálních médií by mohly pomoci terapeutům monitorovat pacienty v dlouhodobém průběhu jejich léčby. Birnbaum vysvětlil, že terapeuti obvykle získávají pouze „snímek“ života člověka jednou za měsíc nebo tak a že možnost použít data z sociálních médií umožňuje klinickým pracovníkům získat úplnější a reprezentativnější pochopení trendů v životě člověka. Birnbaum doufá, že do pěti až deseti let se použití dat z sociálních médií v hodnocení duševního zdraví stane běžnější.