Algoritmi su jednako dobri kao i ljudski ispitivači u prepoznavanju znakova problema s mentalnim zdravljem u tekstovima

Algoritmi su jednako dobri kao i ljudski ispitivači u prepoznavanju znakova problema s mentalnim zdravljem u tekstovima

Istraživači UW Medicine otkrili su da su algoritmi jednako dobri kao i obučeni ljudski evaluatori u prepoznavanju znakova upozorenja u tekstualnim porukama ljudi s ozbiljnim mentalnim bolestima. Ovo otvara obećavajuće područje proučavanja koje bi moglo pomoći u obuci mentalnog zdravlja i nedostatku skrbi.

Rezultati su objavljeni u časopisu Psychiatric Services krajem rujna.

Razmjena tekstualnih poruka sve je više dio brige o mentalnom zdravlju i procjene, ali ovim daljinskim psihijatrijskim intervencijama možda nedostaju emocionalne referentne točke koje terapeuti koriste za vođenje razgovora licem u lice s pacijentima.

Istraživački tim, sa sjedištem na Odjelu za psihijatriju i bihevioralne znanosti, prvi je put upotrijebio obradu prirodnog jezika kako bi detektirao i identificirao tekstualne poruke koje odražavaju "kognitivne predrasude" koje bi nedovoljno obučen ili preopterećen kliničar mogao propustiti. Istraživanje bi u konačnici moglo pomoći većem broju pacijenata da pronađu medicinsku skrb.

Kada upoznajemo ljude osobno, imamo sve te različite kontekste. Imamo vizualne znakove, imamo slušne znakove, stvari koje nisu izražene u tekstualnoj poruci. To su stvari na koje se trebamo osloniti. Ovdje se nadamo da tehnologija može liječnicima pružiti dodatni alat za proširenje informacija na koje se oslanjaju pri donošenju kliničkih odluka.”

Justin Tauscher, glavni autor članka i trenutni docent na Medicinskom fakultetu Sveučilišta Washington

Studija je ispitala tisuće jedinstvenih i neželjenih tekstualnih poruka između 39 osoba s ozbiljnim mentalnim bolestima i poviješću hospitalizacija i njihovih pružatelja usluga mentalnog zdravlja. Ljudski ocjenjivači procjenjivali su tekstove na različite kognitivne pristranosti, kao što bi to inače činili u kontekstu skrbi za pacijente. Procjenitelji traže suptilan ili otvoren jezik koji sugerira da pacijent pretjerano generalizira, katastrofizira ili donosi prebrze zaključke, a sve to može biti pokazatelj problema.

Istraživači su također programirali računala da obave isti zadatak evaluacije teksta i otkrili su da su ljudi i umjetna inteligencija ocijenjeni slično u većini proučavanih kategorija.

"Sposobnost uspostavljanja sustava koji mogu podržati donošenje kliničkih odluka je, mislim, izuzetno relevantna i potencijalno utjecajna za one na terenu koji ponekad nemaju pristup obuci, ponekad nemaju pristup nadzoru, ili su ponekad samo umorni, premoreni i izgorjeli." "Teško mi je ostati prisutan sa svim interakcijama koje imaju", rekao je Tauscher, koji je došao istraživati ​​nakon desetljeća u kliničkom okruženju.

Pomoć liječnicima bila bi neposredna korist, ali istraživači također vide buduće aplikacije koje će raditi zajedno s nosivim remenčićem za fitness ili sustavom za praćenje putem telefona. Dror Ben-Zeev, direktor UW Behavioral Research in Technology and Engineering Center i koautor rada, rekao je da bi tehnologija na kraju mogla dati povratnu informaciju u stvarnom vremenu koja bi upozorila terapeuta na nadolazeće probleme.

"Na isti način na koji dobivate razine kisika u krvi, broj otkucaja srca i druge ulazne podatke," rekao je Ben-Zeev, "možemo dobiti bilješku koja pokazuje da pacijent donosi prenagljene zaključke i ponaša se katastrofalno. Samo sposobnost da to učini." "Podizanje svijesti o misaonom obrascu je nešto što predviđamo u budućnosti. Ljudi će imati te petlje povratnih informacija sa svojom tehnologijom putem koje će stjecati uvide o sebi."

Ovaj rad je podržan od strane Instituta Garvey za rješenja za zdravlje mozga na Medicinskom fakultetu Sveučilišta u Washingtonu, Nacionalnog instituta za mentalno zdravlje (R56-MH-109554) i Nacionalne medicinske knjižnice (T15-LM-007442).

Izvor:

UW Medicina

Referenca:

Tauscher, J.S., et al. (2022) Automatizirano otkrivanje kognitivnih predrasuda u razmjeni teksta između liječnika i osoba s ozbiljnim mentalnim bolestima. Psihijatrijske usluge. doi.org/10.1176/appi.ps.202100692.

.