Algoritmii sunt la fel de buni ca și examinatorii umani în identificarea semnelor de probleme de sănătate mintală în texte

Algoritmii sunt la fel de buni ca și examinatorii umani în identificarea semnelor de probleme de sănătate mintală în texte

Cercetătorii de la UW Medicine au descoperit că algoritmii sunt la fel de buni ca și evaluatorii umani instruiți în identificarea semnelor de avertizare în mesajele text de la persoanele cu boli mintale grave. Acest lucru deschide o zonă promițătoare de studiu care ar putea ajuta la formarea în domeniul sănătății mintale și lipsa de îngrijire.

Rezultatele au fost publicate în revista Psychiatric Services la sfârșitul lunii septembrie.

Mesajele text fac din ce în ce mai mult parte din îngrijirea și evaluarea sănătății mintale, dar aceste intervenții psihiatrice la distanță pot lipsi punctele de referință emoționale pe care terapeuții le folosesc pentru a ghida conversațiile față în față cu pacienții.

Echipa de cercetare, cu sediul în Departamentul de Psihiatrie și Științe Comportamentale, a folosit procesarea limbajului natural pentru prima dată pentru a detecta și identifica mesaje text care reflectă „prejudecăți cognitive” care ar putea fi ratate de un clinician subinstruit sau suprasolicitat. De asemenea, cercetarea ar putea ajuta, în cele din urmă, mai mulți pacienți să găsească îngrijire medicală.

Când întâlnim oameni în persoană, avem toate aceste contexte diferite. Avem indicii vizuale, avem indicii auditive, lucruri care nu sunt exprimate într-un mesaj text. Acestea sunt lucruri pe care ar trebui să ne sprijinim. Speranța aici este că tehnologia poate oferi medicilor un instrument suplimentar pentru a extinde informațiile pe care se bazează pentru a lua decizii clinice.”

Justin Tauscher, autorul principal al articolului și actual profesor asistent la Facultatea de Medicină a Universității din Washington

Studiul a examinat mii de mesaje text unice și nesolicitate între 39 de persoane cu boli mintale grave și antecedente de spitalizări și furnizorii lor de sănătate mintală. Evaluatorii umani au evaluat textele pentru diverse prejudecăți cognitive, așa cum ar proceda în mod normal în contextul îngrijirii pacienților. Evaluatorii caută un limbaj subtil sau deschis care sugerează că pacientul generalizează excesiv, catastrofizează sau trage concluzii, toate acestea putând fi indicatori ai problemelor.

De asemenea, cercetătorii au programat computere pentru a îndeplini aceeași sarcină de evaluare a textului și au descoperit că oamenii și AI au evaluat similar în majoritatea categoriilor studiate.

„Abilitatea de a avea sisteme care pot sprijini luarea deciziilor clinice este, cred, extrem de relevantă și cu potențial impact pentru cei din domeniu care uneori nu au acces la formare, alteori nu au acces la supraveghere sau uneori sunt doar obosiți, suprasolicitați și epuizați.” „Îmi este greu să rămân prezent cu toate interacțiunile pe care le au”, a spus Tauscher, care a venit la cercetare după un deceniu într-un cadru clinic.

Asistența medicilor ar fi un beneficiu imediat, dar cercetătorii văd și aplicații viitoare care funcționează alături de o bandă de fitness purtabilă sau de un sistem de monitorizare pe telefon. Dror Ben-Zeev, director al Centrului UW de Cercetare Comportamentală în Tehnologie și Inginerie și coautor al lucrării, a spus că tehnologia ar putea oferi în cele din urmă feedback în timp real care ar alerta un terapeut asupra problemelor iminente.

„În același mod în care obțineți niveluri de oxigen din sânge, ritm cardiac și alte intrări”, a spus Ben-Zeev, „s-ar putea să primim o notă care indică faptul că pacientul trage concluzii și acționează catastrofal. Doar capacitatea de a face asta”. „Creșterea gradului de conștientizare a unui model de gândire este ceva ce ne imaginăm în viitor. Oamenii vor avea aceste bucle de feedback cu tehnologia lor prin care obțin informații despre ei înșiși”.

Această lucrare a fost susținută de Institutul Garvey pentru Soluții pentru Sănătatea Creierului de la Școala de Medicină a Universității din Washington, Institutul Național de Sănătate Mintală (R56-MH-109554) și Biblioteca Națională de Medicină (T15-LM-007442).

Sursă:

Medicina UW

Referinţă:

Tauscher, J.S., şi colab. (2022) Detectarea automată a prejudecăților cognitive în schimburile de text între medici și persoanele cu boli mintale grave. Servicii de psihiatrie. doi.org/10.1176/appi.ps.202100692.

.