Cercetătorii utilizează inteligența artificială antrenată pe datele de pe Facebook pentru a detecta semnele bolilor mintale

Un grup de cercetători a publicat recent un studiu în Nature, detaliind încercările lor de a utiliza datele de pe Facebook (META ) pentru a identifica posibile boli psihice. Conform Wired, cercetătorii au reușit să construiască un model de inteligență artificială 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 pe care le-au trimis și la imaginile pe care le-au postat. 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 descoperit că mai multe caracteristici diferite au fost corelate cu tulburări mintale. În ceea ce privește imaginile, culorile albastre au fost asociate cu un diagnostic de tulburări de dispoziție. Utilizarea frecventă a cuvintelor obscene a fost în general indicativă pentru boală mintală, în timp ce cuvintele auzi, simți și vezi (cuvinte de percepție) au fost asociate cu un diagnostic de schizofrenie.

Pentru a determina succesul modelului de inteligență artificială, 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, 1 fiind un scor perfect și 0,5 fiind scorul mediu al unui model care ghicește aleatoriu. Cu cât mesaje mai recente au fost, cu atât mai bine a funcționat modelul. 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 testului 10 întrebări. Dacă un model de inteligență artificială antrenat pe datele de pe Facebook poate funcționa în mod fiabil la fel de bine ca PHQ-9, atunci 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 de inteligență artificială 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. Birnbaum a fost citat de Wired:

„Acum înțelegem această idee 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 trianguleze 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 folosesc pentru a diagnostica un pacient.

Birnbaum se așteaptă ca modelele de inteligență artificială 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 la câteva luni și că capacitatea 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.