Исследователи из Дартмута создали модель искусственного интеллекта для выявления психических расстройств с помощью анализа постов на Reddit. Она является частью новой системы инструментов скрининга, которые используют для анализа сообщений в социальных сетях и получения информации о психическом состоянии людей.
Модель обучили различать эмоции в постах, а не их содержание. Исследователи показали, что этот подход работает лучше, независимо от тем, обсуждаемых в сообщениях.
Есть много причин, по которым люди не обращаются за помощью в связи с психическими расстройствами: стигматизация, высокая стоимость услуг и отсутствие доступа к таким услугам. Существует также тенденция сводить к минимуму признаки психических расстройств или смешивать их со стрессом, говорит Гуарини Сяобо Го, соавтор работы. По его словам, возможно, что в этой ситуации инструменты цифрового скрининга могут иметь решающее значение.
«Социальные сети предлагают простой способ узнать о поведении людей», — говорит Го. По его словам, публикуемые данные размещаются добровольно и находятся в публичном доступе.
Исследователи выбрали Reddit, так как там представлена обширная сеть пользовательских форумов, и у площадки почти полмиллиарда активных пользователей, которые обсуждают широкий круг тем. Посты и комментарии находятся в открытом доступе, и исследователи могли собирать данные, начиная с 2011 года.
В своей работе исследователи сосредоточились на том, что они называют эмоциональными расстройствами — депрессией, тревогой и биполярным расстройством, — с четкими эмоциональными паттернами. Они изучили данные пользователей, которые сообщили о наличии у себя одного из этих расстройств, и пользователей без каких-либо известных психических расстройств.
Затем исследователи обучили свою модель маркировать эмоции, выраженные в сообщениях пользователей, и отображать эмоциональные переходы между разными сообщениями, чтобы их можно было пометить как «радость», «гнев», «печаль», «страх», «отсутствие эмоций» или их комбинацию. В итоге они получили матрицу, показывающую, насколько вероятно, что пользователь перейдет из одного состояния в другое, например, из гнева в нейтральное состояние. Создавая эмоциональный «цифровой отпечаток» пользователя и сравнивая его с установленными признаками эмоциональных расстройств, модель может обнаружить их.
Чтобы подтвердить свои результаты, исследователи проверили модель на сообщениях, которые не использовались во время ее обучения, и показали, что система точно предсказывает, у каких пользователей может быть одно из расстройств, а у каких его нет.
Этот подход позволяет избежать важной проблемы, называемой «утечкой информации», с которой сталкиваются обычные инструменты проверки, говорит Соруш Восуги, доцент кафедры компьютерных наук и еще один соавтор работы. По его словам, другие модели построены на тщательном изучении и опоре на содержание текста, и, хотя они демонстрируют высокую эффективность, но также могут вводить в заблуждение.
Например, если модель научится соотносить «COVID» с «грустью» или «тревожностью», объясняет Восуги, она, естественно, предположит, что ученый, изучающий и публикующий (довольно беспристрастно) информацию о COVID-19, страдает депрессией или тревогой. С другой стороны, новая модель фокусируется только на эмоциях и ничего не узнает о конкретной теме или событии, описанном в постах.
В ноябре 2021 года специалисты из исследовательского института Скриппса во Флориде обнаружили рецептор в мозге, блокировка которого снимает депрессию и стресс. В сентябре СМИ сообщили, что в Великобритании женщину с тяжелой формой депрессии успешно вылечили с помощью экспериментального мозгового имплантата, который обнаруживает паттерны мозговой активности, связанные с депрессией, и автоматически прерывает их с помощью крошечных импульсов электрической стимуляции.
