स्वास्थ्य
शोधकर्ता मानसिक बीमारी का पता लगाने के लिए फेसबुक डेटा पर प्रशिक्षित एआई का उपयोग करते हैं
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हाल ही में, एक शोध समूह ने नेचर में एक अध्ययन प्रकाशित किया है, जिसमें उन्होंने मानसिक बीमारी का पता लगाने के लिए फेसबुक डेटा का उपयोग करने के अपने प्रयासों का विवरण दिया है। वायर्ड की रिपोर्ट के अनुसार, शोधकर्ताओं ने एक एआई मॉडल बनाया है जो फेसबुक पर भेजे गए संदेशों के आधार पर मानसिक बीमारी का निदान करने में सफल रहा है, जो कि निदान की आधिकारिक घोषणा से 18 महीने पहले भेजे गए थे।
(META )पूर्वानुमान मॉडल बनाने के लिए, शोध टीम ने 223 स्वयंसेवकों से डेटा एकत्र किया। स्वयंसेवकों ने शोधकर्ताओं को उन संदेशों और छवियों तक पहुंच प्रदान करने के लिए सहमति व्यक्त की जो उन्होंने भेजे और पोस्ट किए थे। शोधकर्ताओं ने एकत्र किए गए संदेशों और छवियों से निकाले गए विशेषताओं पर एक रैंडम फॉरेस्ट मॉडल को प्रशिक्षित किया। मॉडल का उद्देश्य यह निर्धारित करना था कि क्या एक प्रतिभागी को मानसिक स्वास्थ्य निदान था, जिसमें मूड विकार निदान, स्किज़ोफ्रेनिया स्पेक्ट्रम निदान, या कोई मानसिक स्वास्थ्य निदान शामिल नहीं था।
जब शोधकर्ताओं ने परिणामों का विश्लेषण किया, तो उन्होंने पाया कि विभिन्न विशेषताएं मानसिक स्वास्थ्य विकारों से संबंधित थीं। छवियों के संबंध में, नीले रंग मूड विकारों के निदान से जुड़े थे। गाली गलौज का अधिक उपयोग आमतौर पर मानसिक बीमारी का संकेत देता था, जबकि शब्द जैसे सुनना, महसूस करना, और देखना (संज्ञानात्मक शब्द) स्किज़ोफ्रेनिया के निदान से जुड़े थे।
एआई मॉडल की सफलता का पता लगाने के लिए, शोधकर्ताओं ने झूठे सकारात्मक और झूठे नकारात्मक की तुलना की। शोध टीम ने बताया कि उनकी सफलता दर 0.65 से 0.77 के बीच थी, जिसमें 1 एक आदर्श स्कोर था और 0.5 एक मॉडल की औसत सफलता थी जो यादृच्छिक रूप से अनुमान लगाता था। जितना हाल का संदेश था, मॉडल की सफलता उतनी ही बेहतर थी। हालांकि, जब शोधकर्ताओं ने खुद को एक साल से अधिक समय पहले के संदेशों तक सीमित रखा, तो मॉडल अभी भी यादृच्छिक अनुमान से बहुत बेहतर प्रदर्शन किया।
यह दिलचस्प बात है कि यह स्तर की सटीकता पीएचक्यू-9 की सटीकता के बराबर है, जो एक नैदानिक उपकरण है जिसका उपयोग अवसाद की जांच के लिए किया जाता है, जिसमें परीक्षा के विषय से 10 प्रश्न पूछे जाते हैं। यदि फेसबुक डेटा पर प्रशिक्षित एक एआई मॉडल पीएचक्यू-9 के रूप में विश्वसनीय रूप से प्रदर्शन कर सकता है, तो यह संभावित रूप से एक नैदानिक उपकरण के रूप में उपयोग किया जा सकता है, जो वर्तमान में उपयोग किए जाने वाले नैदानिक उपकरणों को बढ़ाता है।
अध्ययन के प्रमुख शोधकर्ता माइकल बर्नबाम थे, जो मैनहसेट, न्यूयॉर्क में फेनस्टीन इंस्टीट्यूट्स फॉर मेडिकल रिसर्च में एक सहायक प्रोफेसर थे। वायर्ड के अनुसार, सोशल मीडिया डेटा का उपयोग करने वाले एआई टूल मानसिक बीमारी के निदान और उपचार में एक बड़ा बदलाव ला सकते हैं। जैसा कि बर्नबाम को वायर्ड द्वारा उद्धृत किया गया था:
“हम अब इस विचार को समझते हैं कि कैंसर के कई अलग-अलग चरण होते हैं। यदि आप कैंसर का पता चरण I में लगा लेते हैं, तो यह बहुत अलग है जब यह फैल जाता है। मनश्चिकित्सा में, हमारे पास लोगों के साथ काम करने की प्रवृत्ति होती है जब यह पहले से ही फैल चुका होता है। लेकिन लोगों को पहले पकड़ने की संभावना है।”
मूल रूप से, मानसिक बीमारियां अलग-अलग समय पर अलग-अलग रूप ले सकती हैं और अधिक विविध डेटा स्रोत शोधकर्ताओं और चिकित्सकों को एक व्यक्ति के मानसिक स्वास्थ्य की स्थिति का अनुमान लगाने में मदद कर सकते हैं। सोशल मीडिया डेटा का उपयोग करने का लाभ यह है कि यह एक व्यक्ति के विचारों और भावनाओं का एक निरंतर रिकॉर्ड है। इस डेटा का उपयोग चिकित्सकों द्वारा रोगी का निदान करने के लिए उपयोग किए जाने वाले लंबे साक्षात्कारों के पूरक के रूप में किया जा सकता है।
बर्नबाम को उम्मीद है कि सोशल मीडिया डेटा पर आधारित एआई मॉडल चिकित्सकों को रोगियों की दीर्घकालिक उपचार के दौरान निगरानी में मदद कर सकते हैं। बर्नबाम ने बताया कि चिकित्सक आमतौर पर एक व्यक्ति के जीवन का एक “स्नैपशॉट” प्राप्त करते हैं और सोशल मीडिया डेटा का उपयोग करने से चिकित्सकों को एक व्यक्ति के जीवन में रुझानों की एक अधिक पूर्ण और प्रतिनिधि समझ मिलती है। बर्नबाम को उम्मीद है कि पांच से दस साल के भीतर मानसिक स्वास्थ्य मूल्यांकन में सोशल मीडिया डेटा का उपयोग अधिक सामान्य हो जाएगा।
