Дослідники використовують ІІ, навчену на даних Facebook, для виявлення ознак психічних захворювань

Група дослідників недавно опублікувала дослідження в Nature, деталізуючи свої спроби використовувати дані Facebook (META ) для ідентифікації можливих психіатричних захворювань. За повідомленням Wired, дослідники змогли створити модель ІІ, яка може успішно передбачити діагноз психічного захворювання на основі повідомлень, надісланих за 18 місяців до офіційного діагнозу.

Для створення передбачувальної моделі команда дослідників зібрала дані від 223 добровольців. Добровольці погодилися надати дослідникам доступ до повідомлень, які вони надіслали, та зображень, які вони опублікували. Дослідники навчали модель випадкового лісу на ознаках, витягнутих із зібраних повідомлень та зображень. Метою моделі було визначити, чи має учасник діагноз психічного здоров’я, згруповуючи випадки за діагнозами порушень настрою, діагнозами спектру шизофренії чи відсутністю діагнозу психічного здоров’я.

При аналізі результатів дослідники виявили, що кілька різних ознак були корельовані з психічними захворюваннями. Що стосується зображень, синій колір був пов’язаний з діагнозом порушень настрою. Високе використання лайливих слів一般но було ознакою психічного захворювання, тоді як слова типу “чую”, “відчуваю” та “бачу” (слова сприйняття) були пов’язані з діагнозом шизофренії.

Для визначення успіху моделі ІІ дослідники порівняли хибні позитиви та хибні негативи. Команда дослідників повідомила, що їхній успіх становив від 0,65 до 0,77, причому 1 був ідеальним балом, а 0,5 був середнім успіхом моделі, яка випадково вгадує. Чим більш недавніми були повідомлення, тим краще була успішність моделі. Однак навіть коли команда дослідників обмежила себе повідомленнями, датованими більш ніж роком до діагнозу, модель все одно працювала значно краще, ніж випадково.

Цікавим є той факт, що цей рівень точності приблизно еквівалентний точності PHQ-9. PHQ-9 – це діагностичний інструмент, який використовується для скринінгу депресії, який складається з 10 питань. Якщо модель ІІ, навчена на даних Facebook, може надійно працювати так само, як PHQ-9, вона потенційно може бути використана як діагностичний інструмент, доповнюючи існуючі інструменти, які використовують клініцисти.

Керівником дослідження був асистент-професор Feinstein Institutes for Medical Research у Манхассеті, Нью-Йорк, Майкл Бірнбаум. За повідомленням Wired, інструменти ІІ, які використовують дані соціальних мереж, мають потенціал зробити значну різницю в тому, як діагностуються та лікуються психіатричні захворювання. Як повідомляється, Бірнбаум сказав:

“Ми тепер розуміємо цю ідею, що рак має багато різних стадій. Якщо ви виявите рак на стадії I, це значно відрізняється від того, якщо ви виявите його, коли він вже метастазував. У психіатрії ми маємо тенденцію починати роботу з людьми лише тоді, коли це вже метастазувало. Але є потенціал виявити людей раніше”.

По суті, психічні захворювання можуть мати різні форми на різних етапах, а більш різноманітні джерела даних можуть допомогти дослідникам та клініцистам визначити стан психічного здоров’я людини. Перевага використання даних соціальних мереж полягає в тому, що вони служать безперервним записом думок та почуттів людини. Ці дані можуть бути використані для доповнення тривалих інтерв’ю, на які клініцисти покладаються для діагностики пацієнта.

Бірнбаум очікує, що моделі ІІ, засновані на даних соціальних мереж, можуть допомогти терапевтам моніторити пацієнтів протягом тривалого курсу лікування. Бірнбаум пояснив, що терапевти зазвичай отримують лише “знімок” життя людини раз на місяць чи близько того, і що можливість використання даних соціальних мереж дозволяє клініцистам отримати більш повне та репрезентативне розуміння тенденцій у житті людини. Бірнбаум сподівається, що протягом п’яти до десяти років використання даних соціальних мереж у оцінці психічного здоров’я стане更加 поширеним.