I ricercatori utilizzano l’AI addestrata sui dati di Facebook per rilevare i segni di malattie mentali

Un gruppo di ricercatori ha recentemente pubblicato uno studio su Nature, dettagliando i loro tentativi di utilizzare i dati di Facebook (META ) per identificare possibili malattie psichiatriche. Come riportato da Wired, i ricercatori sono stati in grado di costruire un modello di intelligenza artificiale che può prevedere con successo una diagnosi di malattia mentale in base ai messaggi inviati fino a 18 mesi prima che la diagnosi fosse ufficializzata.

Al fine di creare il modello predittivo, il team di ricerca ha raccolto dati da 223 volontari. I volontari hanno accettato di dare ai ricercatori l’accesso ai messaggi che avevano inviato e alle immagini che avevano pubblicato. I ricercatori hanno addestrato un modello di Random Forest sui dati raccolti dai messaggi e dalle immagini. L’obiettivo del modello era determinare se un partecipante avesse una diagnosi di salute mentale, raggruppando le istanze in diagnosi di disturbi dell’umore, diagnosi di schizofrenia o nessuna diagnosi di salute mentale.

Quando i ricercatori hanno analizzato i risultati, hanno scoperto che diverse caratteristiche diverse erano correlate con disturbi della salute mentale. Quando si trattava di immagini, i colori blu erano associati a una diagnosi di disturbi dell’umore. Un alto uso di parole volgari era generalmente indicativo di malattia mentale, mentre parole come sentire, vedere e udire (parole di percezione) erano associate a una diagnosi di schizofrenia.

Al fine di determinare il successo del modello di intelligenza artificiale, i ricercatori hanno confrontato i falsi positivi e i falsi negativi. Il team di ricerca ha riferito che il loro tasso di successo era compreso tra 0,65 e 0,77, con 1 come punteggio perfetto e 0,5 come punteggio medio di un modello che indovina casualmente. Più recenti erano i messaggi, maggiore era il successo del modello. Tuttavia, anche quando il team di ricercatori si è limitato a messaggi datati più di un anno prima della diagnosi, il modello ha comunque funzionato molto meglio del caso.

La cosa interessante di questo livello di accuratezza è che è approssimativamente equivalente all’accuratezza del PHQ-9. Il PHQ-9 è uno strumento diagnostico utilizzato per lo screening della depressione, che chiede al soggetto 10 domande. Se un modello di intelligenza artificiale addestrato sui dati di Facebook può affidabilmente eseguire altrettanto bene come il PHQ-9, potrebbe potenzialmente essere utilizzato come strumento diagnostico, integrando gli strumenti esistenti utilizzati dai clinici.

Il ricercatore principale dello studio era un professore assistente presso i Feinstein Institutes for Medical Research di Manhasset, New York, Michael Birnbaum. Secondo Wired, gli strumenti di intelligenza artificiale che utilizzano i dati dei social media hanno il potenziale per fare una grande differenza nel modo in cui le malattie psichiatriche vengono diagnosticate e trattate. Come Birnbaum è stato citato da Wired:

“Ora capiamo l’idea che il cancro ha molti stadi diversi. Se si scopre il cancro allo stadio I, è drasticamente diverso rispetto a quando si scopre una volta che si è metastatizzato. In psichiatria, tendiamo a iniziare a lavorare con le persone solo quando è già metastatizzato. Ma c’è il potenziale per catturare le persone prima”.

In sostanza, le malattie mentali possono assumere forme diverse in momenti diversi e fonti di dati più varie possono aiutare i ricercatori e i clinici a triangolare lo stato di salute mentale di una persona. Il vantaggio dell’utilizzo dei dati dei social media è che serve come un registro continuo dei pensieri e dei sentimenti di un individuo. Questi dati potrebbero essere utilizzati per complementare le lunghe interviste su cui i clinici si basano per diagnosticare un paziente.

Birnbaum si aspetta che i modelli di intelligenza artificiale basati sui dati dei social media possano aiutare gli psicoterapeuti a monitorare i pazienti nel corso del trattamento a lungo termine. Birnbaum ha spiegato che gli psicoterapeuti di solito ottengono solo uno “snapshot” della vita di una persona una volta al mese o giù di lì e che la capacità di utilizzare i dati dei social media consente ai clinici di ottenere una comprensione più completa e rappresentativa delle tendenze nella vita di una persona. Birnbaum spera che entro cinque o dieci anni l’utilizzo dei dati dei social media nella valutazione della salute mentale diventerà più comune.