Маркетологи давно используют социальные сети для рекламы товаров, социологи – для анализа настроений общества, журналисты ищут там новостные поводы. Как оказалось, социальную сеть можно использовать для диагностики психических заболеваний. Группа ученых во главе с Майклом Бирнбаумом из Института медицинских исследований им. Файнштейна в штате Нью-Йорк с помощью данных Facebook учит искусственный интеллект обнаруживать ментальные расстройства у пользователей соцсети, — сообщает Wired.
Майкл Бирнбаум с коллегами хочет научить искусственный интеллект помогать пользователям соцсетей сохранять психическое здоровье. Фото: Feinstein Institutes for Medical Research
Ранее ученые уже использовали статусы в Facebook, твиты и сообщения на Reddit, чтобы научить нейросети выявлять людей с нестабильным состоянием психики, от депрессии до синдрома дефицита внимания и гиперактивности. Искусственный интеллект пытался поставить диагноз, анализируя контент испытуемых. Точность работы оценивается по корреляционной шкале. Если она от 0 до 0,5, значит, корреляция слабая, алгоритм не справляется. Если корреляция равна 1 – значит, точность диагнозов 100%-я. Если корреляция равна -1, значит, всех здоровых алгоритм классифицировал как больных, и наоборот.
Ранее для исследований формировались группы, в которых здоровые люди были перемешаны с больными.
Группа Майкла Бирнбаума применила другой подход. Она набрала 223 добровольца, у которых уже были диагностированы ментальные расстройства. Все испытуемые предоставили искусственному интеллекту доступ к своим сообщениям в Facebook. ИИ изучал множество параметров: какие слова используют авторы текстов, особенности фотографий. При этом был сделан ряд предположений. Например, что использование нецензурных слов часто говорит о психических проблемах в целом. Обилие слов, относящихся к восприятию органами чувств («видеть», «чувствовать», «слышать» и т.д.), а также многочисленные упоминания об отрицательных эмоциях могли предположительно говорить о шизофрении. Фотографии, в которых превалируют голубые тона, ассоциировались с расстройствами настроения.
Поставленные ИИ диагнозы сравнили с диагнозами добровольцев. Новый алгоритм набрал по корреляционной шкале от 0,65 до 0,77 баллов в зависимости от конкретных прогнозов, которые они просили его сделать. Отметим, что корреляция от 0,5 до 0,7 считается средней, от 0,7 до 0,9 – высокой.
По словам Х. Эндрю Шварца, доцента информатики в Университете Стоуни-Брук, точность нового алгоритма сопоставима с результатами, полученными в PHQ-9 – стандартном опросе, используемом для выявления депрессии. По его мнению, этот результат повышает вероятность использования данных из Facebook для скрининга психических заболеваний – возможно, задолго до того, как пациенту может быть поставлен диагноз. Он отмечает, что диагностика психических заболеваний — неточная наука, которую можно улучшить, добавив больше источников данных. Социальные сети обеспечивают непрерывную запись мыслей и действий человека в течение значительного периода времени, поэтому их изучение может дополнить обычные методы диагностики.
Сам руководитель проекта Майкл Бирнбаум считает, что подобный инструмент искусственного интеллекта может иметь огромное значение в лечении психических заболеваний. «Мы знаем, что рак имеет много разных стадий. Если вы узнаете, что болеете раком на первой стадии, это кардинально отличается от того, если вы узнаете об этом, когда он уже дал метастазы, — говорит Бирнбаум. «В психиатрии есть тенденция начинать работать с людьми, когда у них уже есть «метастазы». Но есть шанс поймать болезнь раньше».
Мунмун де Чоудхури, профессор интерактивных вычислений в Технологическом институте Джорджии, который ранее работал с Бирнбаумом, прогнозирует появление модуля для социальных сетей. Такой модуль мог бы предупреждать пользователей, подверженных риску психического заболевания. Однако тут сразу же встает вопрос о конфиденциальности – важно, чтобы не было утечек информации.
Исследователям еще предстоит пройти долгий путь в разработке этих алгоритмов и выяснить, как реализовать их с соблюдением этических норм. Но Бирнбаум надеется, что в ближайшие пять-десять лет данные из социальных сетей могут стать естественной частью психиатрической практики. «Однажды цифровые данные и психическое здоровье действительно объединятся», — говорит он. «И это будет наш «рентген» в чьей-то голове. Это будет наш «анализ крови», который поможет подтвердить диагнозы и рекомендуемые нами меры ».
Стоит отметить, что ряд IT-гигантов уже ведут работу по предотвращению проблем с психическим здоровьем. «Facebook и Google уже делают это на каком-то уровне», — говорит Шарат Гунтуку, доцент кафедры информатики Пенсильванского университета. Если пользователь вбивает в поисковик Google запросы, связанные с самоубийством, то среди первых результатов появляется телефон горячей линии по предотвращению суицидов (даже на русском языке – проверено лично). Алгоритм Facebook также использует искусственный интеллект для обнаружения сообщений, которые могут указывать на риск самоубийства, и отправляет их модераторам-людям для проверки.
В России также ведется работа по интеграции систем искусственного интеллекта для выявления психических расстройств. В начале декабря 2020 года завершился проектно-образовательный интенсив, организованный в рамках Платформы Национальной технологической инициативы (НТИ), в котором участники представили проект «Система поддержки принятия решений в области психиатрии». Как сообщала пресс-служба НТИ, «он объединяет все существующие клинические рекомендации и предоставляет врачу «второе мнение». Создаваемая ими система предиктивной аналитики позволит избежать врачебных ошибок».
Майкл Бирнбаум с коллегами хочет научить искусственный интеллект помогать пользователям соцсетей сохранять психическое здоровье. Фото: Feinstein Institutes for Medical Research
Ранее ученые уже использовали статусы в Facebook, твиты и сообщения на Reddit, чтобы научить нейросети выявлять людей с нестабильным состоянием психики, от депрессии до синдрома дефицита внимания и гиперактивности. Искусственный интеллект пытался поставить диагноз, анализируя контент испытуемых. Точность работы оценивается по корреляционной шкале. Если она от 0 до 0,5, значит, корреляция слабая, алгоритм не справляется. Если корреляция равна 1 – значит, точность диагнозов 100%-я. Если корреляция равна -1, значит, всех здоровых алгоритм классифицировал как больных, и наоборот.
Ранее для исследований формировались группы, в которых здоровые люди были перемешаны с больными.
Группа Майкла Бирнбаума применила другой подход. Она набрала 223 добровольца, у которых уже были диагностированы ментальные расстройства. Все испытуемые предоставили искусственному интеллекту доступ к своим сообщениям в Facebook. ИИ изучал множество параметров: какие слова используют авторы текстов, особенности фотографий. При этом был сделан ряд предположений. Например, что использование нецензурных слов часто говорит о психических проблемах в целом. Обилие слов, относящихся к восприятию органами чувств («видеть», «чувствовать», «слышать» и т.д.), а также многочисленные упоминания об отрицательных эмоциях могли предположительно говорить о шизофрении. Фотографии, в которых превалируют голубые тона, ассоциировались с расстройствами настроения.
Поставленные ИИ диагнозы сравнили с диагнозами добровольцев. Новый алгоритм набрал по корреляционной шкале от 0,65 до 0,77 баллов в зависимости от конкретных прогнозов, которые они просили его сделать. Отметим, что корреляция от 0,5 до 0,7 считается средней, от 0,7 до 0,9 – высокой.
По словам Х. Эндрю Шварца, доцента информатики в Университете Стоуни-Брук, точность нового алгоритма сопоставима с результатами, полученными в PHQ-9 – стандартном опросе, используемом для выявления депрессии. По его мнению, этот результат повышает вероятность использования данных из Facebook для скрининга психических заболеваний – возможно, задолго до того, как пациенту может быть поставлен диагноз. Он отмечает, что диагностика психических заболеваний — неточная наука, которую можно улучшить, добавив больше источников данных. Социальные сети обеспечивают непрерывную запись мыслей и действий человека в течение значительного периода времени, поэтому их изучение может дополнить обычные методы диагностики.
Сам руководитель проекта Майкл Бирнбаум считает, что подобный инструмент искусственного интеллекта может иметь огромное значение в лечении психических заболеваний. «Мы знаем, что рак имеет много разных стадий. Если вы узнаете, что болеете раком на первой стадии, это кардинально отличается от того, если вы узнаете об этом, когда он уже дал метастазы, — говорит Бирнбаум. «В психиатрии есть тенденция начинать работать с людьми, когда у них уже есть «метастазы». Но есть шанс поймать болезнь раньше».
Мунмун де Чоудхури, профессор интерактивных вычислений в Технологическом институте Джорджии, который ранее работал с Бирнбаумом, прогнозирует появление модуля для социальных сетей. Такой модуль мог бы предупреждать пользователей, подверженных риску психического заболевания. Однако тут сразу же встает вопрос о конфиденциальности – важно, чтобы не было утечек информации.
Исследователям еще предстоит пройти долгий путь в разработке этих алгоритмов и выяснить, как реализовать их с соблюдением этических норм. Но Бирнбаум надеется, что в ближайшие пять-десять лет данные из социальных сетей могут стать естественной частью психиатрической практики. «Однажды цифровые данные и психическое здоровье действительно объединятся», — говорит он. «И это будет наш «рентген» в чьей-то голове. Это будет наш «анализ крови», который поможет подтвердить диагнозы и рекомендуемые нами меры ».
Стоит отметить, что ряд IT-гигантов уже ведут работу по предотвращению проблем с психическим здоровьем. «Facebook и Google уже делают это на каком-то уровне», — говорит Шарат Гунтуку, доцент кафедры информатики Пенсильванского университета. Если пользователь вбивает в поисковик Google запросы, связанные с самоубийством, то среди первых результатов появляется телефон горячей линии по предотвращению суицидов (даже на русском языке – проверено лично). Алгоритм Facebook также использует искусственный интеллект для обнаружения сообщений, которые могут указывать на риск самоубийства, и отправляет их модераторам-людям для проверки.
В России также ведется работа по интеграции систем искусственного интеллекта для выявления психических расстройств. В начале декабря 2020 года завершился проектно-образовательный интенсив, организованный в рамках Платформы Национальной технологической инициативы (НТИ), в котором участники представили проект «Система поддержки принятия решений в области психиатрии». Как сообщала пресс-служба НТИ, «он объединяет все существующие клинические рекомендации и предоставляет врачу «второе мнение». Создаваемая ими система предиктивной аналитики позволит избежать врачебных ошибок».
