Cercetătorii utilizează AI antrenat pe datele de pe Facebook pentru a detecta semnele bolilor mintale

Un grup de cercetători a publicat recent o studiu în Nature, detaliind încercările lor de a utiliza datele de pe Facebook pentru a identifica posibilele boli psihice. Așa cum a fost raportat de Wired, cercetătorii au reușit să construiască un model AI care poate prezice cu succes un diagnostic de boală mintală pe baza mesajelor trimise cu până la 18 luni înainte de a fi făcut oficial diagnosticul.

Pentru a crea modelul predictiv, echipa de cercetare a colectat date de la 223 de voluntari. Voluntarii au acceptat să ofere cercetătorilor acces la mesaje trimise și imagini postate. Cercetătorii au antrenat un model Random Forest pe caracteristici extrase din mesaje și imagini colectate. Scopul modelului a fost de a determina dacă un participant avea un diagnostic de sănătate mintală, grupând instanțe în diagnostice de tulburări de dispoziție, diagnostice de spectru schizofrenic sau fără diagnostic de sănătate mintală.

Când cercetătorii au analizat rezultatele, au constatat că mai multe caracteristici diferite erau corelate cu tulburările de sănătate mintală. Când a venit vorba de imagini, culorile albastre erau asociate cu un diagnostic de tulburări de dispoziție. Utilizarea frecventă a cuvintelor obscene era, în general, indicativă pentru boala mintală, în timp ce cuvintele auzi, simți și vezi (cuvinte de percepție) erau asociate cu un diagnostic de schizofrenie.

Pentru a determina succesul modelului AI, cercetătorii au comparat rezultatele false pozitive și false negative. Echipa de cercetare a raportat că rata lor de succes a fost între 0,65 și 0,77, cu 1 fiind un scor perfect și 0,5 fiind media succesului unui model care ghicește aleatoriu. Cu cât mesajele erau mai recente, cu atât succesul modelului era mai bun. Cu toate acestea, chiar și atunci când echipa de cercetare s-a limitat la mesaje care erau datate cu peste un an înainte de un diagnostic, modelul a funcționat mult mai bine decât întâmplător.

Lucrul interesant despre acest nivel de acuratețe este că este aproximativ echivalent cu acuratețea PHQ-9. PHQ-9 este un instrument de diagnostic utilizat pentru a depista depresia, care pune subiectului test 10 întrebări. Dacă un model AI antrenat pe datele de pe Facebook poate funcționa în mod fiabil la fel de bine ca PHQ-9, ar putea fi utilizat ca instrument de diagnostic, completând instrumentele existente utilizate de clinicieni.

Cercetătorul principal al studiului a fost asistentul profesorului Michael Birnbaum de la Feinstein Institutes for Medical Research din Manhasset, New York. Conform Wired, instrumentele AI care utilizează datele de pe rețelele sociale au potențialul de a face o mare diferență în modul în care bolile psihice sunt diagnosticate și tratate. Așa cum a fost citat Birnbaum de Wired:

“Același lucru se aplică și ideii că cancerul are multe stadii diferite. Dacă prindeți cancerul în stadiul I, este drastic diferit de când este prins după ce s-a metastazat. În psihiatrie, avem tendința de a începe să lucrăm cu oamenii odată ce este deja metastazat. Dar există potențialul de a prinde oamenii mai devreme.”

În esență, bolile mintale pot lua forme diferite la momente diferite și sursele mai variate de date pot ajuta cercetătorii și clinicienii să determine starea de sănătate mintală a unei persoane. Avantajul utilizării datelor de pe rețelele sociale este că servește ca o înregistrare continuă a gândurilor și sentimentelor unei persoane. Aceste date ar putea fi utilizate pentru a completa interviurile lungi pe care clinicienii le utilizează pentru a diagnostica un pacient.

Birnbaum se așteaptă ca modelele AI bazate pe datele de pe rețelele sociale să poată ajuta terapeuții în monitorizarea pacienților pe termen lung. Birnbaum a explicat că terapeuții obișnuiesc să primească doar o “imagine” a vieții unei persoane o dată pe lună sau așa ceva și că posibilitatea de a utiliza datele de pe rețelele sociale permite clinicienilor să obțină o înțelegere mai completă și reprezentativă a tendințelor din viața unei persoane. Birnbaum speră că, în următorii cinci până la zece ani, utilizarea datelor de pe rețelele sociale în evaluarea sănătății mintale va deveni mai obișnuită.