Algoritmi so prav tako dobri kot človeški izpraševalci pri prepoznavanju znakov duševnih težav v besedilih

Algoritmi so prav tako dobri kot človeški izpraševalci pri prepoznavanju znakov duševnih težav v besedilih

Raziskovalci UW Medicine so ugotovili, da so algoritmi tako dobri kot usposobljeni človeški ocenjevalci pri prepoznavanju opozorilnih znakov v besedilnih sporočilih ljudi z resnimi duševnimi boleznimi. To odpira obetavno področje študija, ki bi lahko pomagalo pri usposabljanju za duševno zdravje in pomanjkanju nege.

Rezultati so bili konec septembra objavljeni v reviji Psychiatric Services.

Pošiljanje besedilnih sporočil je vedno bolj del oskrbe in ocenjevanja duševnega zdravja, vendar tem psihiatričnim posegom na daljavo morda manjkajo čustvene referenčne točke, ki jih terapevti uporabljajo za vodenje pogovorov iz oči v oči s pacienti.

Raziskovalna skupina s sedežem na Oddelku za psihiatrijo in vedenjske vede je prvič uporabila obdelavo naravnega jezika za odkrivanje in identifikacijo besedilnih sporočil, ki odražajo "kognitivne pristranskosti", ki bi jih premalo usposobljeni ali preobremenjeni kliniki morda spregledali. Raziskava bi lahko na koncu pomagala več pacientom najti zdravstveno oskrbo.

Ko osebno srečamo ljudi, imamo vse te različne kontekste. Imamo vizualne znake, imamo slušne znake, stvari, ki niso izražene v besedilnem sporočilu. To so stvari, na katere se moramo opreti. Upamo, da lahko tehnologija zdravnikom ponudi dodatno orodje za razširitev informacij, na katere se zanašajo pri sprejemanju kliničnih odločitev.«

Justin Tauscher, glavni avtor članka in trenutni docent na Medicinski fakulteti Univerze v Washingtonu

Študija je preučila na tisoče edinstvenih in nezaželenih besedilnih sporočil med 39 ljudmi z resnimi duševnimi boleznimi in zgodovino hospitalizacij ter njihovimi ponudniki duševnega zdravja. Človeški ocenjevalci so besedila ocenili za različne kognitivne pristranskosti, kot bi to običajno storili v kontekstu oskrbe bolnikov. Ocenjevalci iščejo subtilen ali odkrit jezik, ki nakazuje, da pacient pretirano posplošuje, katastrofizira ali prehitro sklepa, vse to pa je lahko pokazatelj težav.

Raziskovalci so tudi programirali računalnike za opravljanje iste naloge vrednotenja besedila in ugotovili, da so ljudje in umetna inteligenca ocenjeni podobno v večini preučevanih kategorij.

"Zmožnost vzpostavitve sistemov, ki lahko podpirajo klinično odločanje, je po mojem mnenju izjemno pomembna in potencialno vplivna za tiste na terenu, ki včasih nimajo dostopa do usposabljanja, včasih nimajo dostopa do nadzora ali so včasih samo utrujeni, preobremenjeni in izgoreli." "Težko ostajam prisoten pri vseh interakcijah, ki jih imajo," je dejal Tauscher, ki je prišel k raziskovanju po desetletju v kliničnem okolju.

Pomoč zdravnikom bi bila takojšnja korist, vendar raziskovalci vidijo tudi prihodnje aplikacije, ki bodo delovale skupaj z nosljivim paščkom za fitnes ali sistemom za spremljanje na telefonu. Dror Ben-Zeev, direktor UW Behavioral Research in Technology and Engineering Center in soavtor prispevka, je dejal, da bi lahko tehnologija sčasoma zagotovila povratne informacije v realnem času, ki bi terapevta opozorile na bližajoče se težave.

"Na enak način, kot dobite raven kisika v krvi, srčni utrip in druge vnose," je dejal Ben-Zeev, "lahko dobimo opombo, ki nakazuje, da bolnik prehitro sklepa in deluje katastrofalno. Samo sposobnost, da to stori." "Ozaveščanje o miselnem vzorcu je nekaj, kar si predstavljamo v prihodnosti. Ljudje bodo imeli te povratne zanke s svojo tehnologijo, prek katere bodo pridobili vpogled o sebi."

To delo so podprli Garveyjev inštitut za rešitve za zdravje možganov na Medicinski fakulteti Univerze v Washingtonu, Nacionalni inštitut za duševno zdravje (R56-MH-109554) in Nacionalna medicinska knjižnica (T15-LM-007442).

Vir:

UW Medicine

Referenca:

Tauscher, J.S., et al. (2022) Avtomatizirano zaznavanje kognitivnih pristranskosti pri izmenjavi besedil med zdravniki in ljudmi z resnimi duševnimi boleznimi. Psihiatrične storitve. doi.org/10.1176/appi.ps.202100692.

.