I ricercatori usano l'IA addestrata sui dati di Facebook per rilevare segni di malattia mentale

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

Per 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 Random Forest sulle caratteristiche estratte dai messaggi e dalle immagini raccolti. L'obiettivo dei modelli era determinare se un partecipante avesse una diagnosi di salute mentale, raggruppando i casi in diagnosi di disturbo dell'umore, diagnosi di spettro di schizofrenia o nessuna diagnosi di salute mentale.

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

Per determinare il successo del modello AI, i ricercatori hanno confrontato falsi positivi e falsi negativi. Il team di ricerca ha riferito che il loro tasso di successo era compreso tra 0.65 e 0.77, dove 1 rappresenta un punteggio perfetto e 0.5 rappresenta il successo medio di un modello che indovina in modo casuale. Più recenti erano i messaggi, migliore era il successo del modello. Tuttavia, anche quando il team di ricercatori si è limitato a messaggi datati oltre un anno prima di una diagnosi, il modello ha comunque funzionato molto meglio del caso.

La cosa interessante di questo livello di precisione è che è approssimativamente equivalente alla precisione del PHQ-9. PHQ-9 è uno strumento diagnostico utilizzato per lo screening della depressione, ponendo al soggetto del test 10 domande. Se un modello di intelligenza artificiale addestrato sui dati di Facebook può funzionare in modo affidabile così come il PHQ-9, potrebbe potenzialmente essere utilizzato come strumento diagnostico, aumentando gli strumenti attualmente esistenti utilizzati dai medici.

Il ricercatore principale dello studio era Michael Birnbaum, assistente professore presso il Feinstein Institutes for Medical Research di Manhasset, New York. 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 comprendiamo l'idea che il cancro abbia molti stadi diversi. Se prendi il cancro allo stadio I, è drasticamente diverso che se lo prendi una volta metastatizzato. In psichiatria, abbiamo la tendenza a iniziare a lavorare con le persone una volta che è già in metastasi. 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 ricercatori e medici a triangolare lo stato di salute mentale di una persona. Il vantaggio dell'utilizzo dei dati dei social media è che servono come registrazione continua dei pensieri e dei sentimenti di un individuo. Questi dati potrebbero essere utilizzati per integrare le lunghe interviste su cui i medici fanno affidamento per diagnosticare un paziente.

Birnbaum si aspetta che i modelli di intelligenza artificiale basati sui dati dei social media possano aiutare i terapisti a monitorare i pazienti nel corso a lungo termine del loro trattamento. Birnbaum ha spiegato che i terapeuti in genere ottengono una "istantanea" della vita di una persona solo una volta al mese circa e che la possibilità di utilizzare i dati dei social media consente ai medici di ottenere una comprensione più completa e rappresentativa delle tendenze nella vita di una persona. Birnbaum spera che entro cinque o dieci anni l'uso dei dati dei social media nella valutazione della salute mentale diventi più comune.