חוקרים משתמשים בבינה מלאכותית המאומנת בנתוני פייסבוק כדי לזהות סימנים של מחלות נפש

לאחרונה פרסמה קבוצת חוקרים מחקר בטבע, תוך פירוט ניסיונותיהם להשתמש בנתוני פייסבוק כדי לזהות מחלות פסיכיאטריות אפשריות.  כפי שדווח על ידי Wired, החוקרים הצליחו לבנות מודל בינה מלאכותית שיכול לחזות בהצלחה אבחנה של מחלת נפש בהתבסס על הודעות שנשלחו עד 18 לפני ביצוע האבחון הרשמי.

על מנת ליצור את מודל הניבוי, צוות המחקר אסף נתונים מ-223 מתנדבים. המתנדבים הסכימו לתת לחוקרים גישה להודעות ששלחו ולתמונות שפרסמו. החוקרים הכשירו מודל יער אקראי על תכונות שחולצו מההודעות והתמונות שנאספו. מטרת המודלים הייתה לקבוע אם למשתתף יש אבחנה של בריאות הנפש, לקבץ מקרים לאבחנות של הפרעות מצב רוח, אבחוני ספקטרום סכיזופרניה או ללא אבחנה של בריאות הנפש.

כאשר החוקרים ניתחו את התוצאות, הם גילו שמספר תכונות שונות נמצאו בקורלציה עם הפרעות בריאות הנפש. בכל הנוגע לתמונות, צבעים כחולים היו קשורים לאבחנה של הפרעות מצב רוח. שימוש רב בקללות העיד בדרך כלל על מחלת נפש, בעוד שמילים כמו לשמוע, להרגיש ולראות (מילות תפיסה) היו קשורות לאבחנה של סכיזופרניה.

על מנת לקבוע את הצלחת מודל הבינה המלאכותית, החוקרים השוו תוצאות חיוביות שגויות ושליליות שגויות. צוות המחקר דיווח כי שיעור ההצלחה שלהם היה בין 0.65 ל-0.77, כאשר 1 הוא ציון מושלם ו-0.5 הוא ההצלחה הממוצעת של מודל שמנחש באופן אקראי. ככל שההודעות היו עדכניות יותר, כך הצלחת המודל טובה יותר. עם זאת, גם כאשר צוות החוקרים הגביל את עצמו להודעות שתוארכו ליותר משנה לפני האבחון, המודל עדיין פעל הרבה יותר מאשר במקרה.

הדבר המעניין ברמת הדיוק הזו הוא שהיא שווה בערך לדיוק של ה-PHQ-9. PHQ-9 הוא כלי אבחון המשמש לבדיקת דיכאון, ושואל את הנבדק 10 שאלות. אם מודל בינה מלאכותית מאומן על נתוני פייסבוק יכול לבצע בצורה מהימנה כמו ה-PHQ-9, הוא עשוי לשמש ככלי אבחון, ולהגדיל את הכלים הקיימים כיום המשמשים רופאים.

החוקר הראשי של המחקר היה עוזר פרופסור במכוני פיינשטיין למחקר רפואי במנהסט, ניו יורק, מייקל בירנבאום. לפי Wired, לכלי בינה מלאכותית המשתמשים בנתונים של מדיה חברתית יש פוטנציאל לעשות הבדל משמעותי באופן האבחון והטיפול של מחלות פסיכיאטריות. כפי שבירנבאום צוטט על ידי Wired:

"עכשיו אנחנו מבינים את הרעיון הזה שלסרטן יש שלבים רבים ושונים. אם אתה חוטף סרטן בשלב I, זה שונה באופן דרסטי מאשר אם אתה חוטף אותו ברגע שהוא שולח גרורות. בפסיכיאטריה יש לנו נטייה להתחיל לעבוד עם אנשים ברגע שכבר יש לו גרורות. אבל יש פוטנציאל לתפוס אנשים מוקדם יותר".

בעיקרו של דבר, מחלות נפש יכולות ללבוש צורות שונות בזמנים שונים ומקורות מידע מגוונים יותר יכולים לעזור לחוקרים ולרופאים לבחון את מצב בריאותו הנפשי של אדם. היתרון בשימוש בנתוני מדיה חברתית הוא בכך שהוא משמש כתיעוד רציף של מחשבותיו ורגשותיו של אדם. ניתן להשתמש בנתונים אלה כדי להשלים את הראיונות הארוכים שעליהם מסתמכים הרופאים כדי לאבחן מטופל.

בירנבאום מצפה שמודלים של בינה מלאכותית המבוססים על נתוני מדיה חברתית יוכלו לסייע למטפלים במעקב אחר מטופלים במהלך הטיפול ארוך הטווח שלהם. בירנבאום הסביר שמטפלים בדרך כלל מקבלים "תמונת מצב" של חייו של אדם רק פעם בחודש בערך, וכי היכולת להשתמש בנתוני מדיה חברתית מאפשרת לקלינאים לקבל הבנה מלאה ומייצגת יותר של המגמות בחייו של אדם. בירנבאום מקווה שתוך חמש עד עשר שנים השימוש בנתוני מדיה חברתית בהערכת בריאות הנפש יהפוך לנפוץ יותר.