Notícia

The European Times (Espanha)

Kunstig intelligens kan forutsi depresjon og angst (77 notícias)

Publicado em 18 de abril de 2023

Det har vist seg at psykiske helseproblemer ofte gjenspeiles i språket som brukes av lidende

Forskere ved Universitetet i Sao Paulo i Brasil bruker kunstig intelligens og den sosiale plattformen Twitter for å lage prediktive modeller for depresjon og angst, som i fremtiden kan bidra til å oppdage disse tilstandene før klinisk diagnose. Dette ble rapportert av den elektroniske utgaven «Medical Express».

Resultatene av forskningen ble publisert i magasinet "Language Resources and Evaluation".

Det første elementet i studien er konstruksjonen av en database kalt "SetembroBR". Den inneholder informasjon fra en portugisiskspråklig tekstanalyse og et nettverk av forbindelser som involverer 3,900 Twitter-brukere som før studien sa at de hadde blitt diagnostisert eller behandlet for psykiske problemer. Databasen inkluderer alle offentlige innlegg fra disse brukerne, eller totalt ca. 47 millioner korte tekstmeldinger.

"Først samlet vi manuelt innleggene, analyserte tweets fra rundt 19,000 XNUMX mennesker, tilsvarende befolkningen i en landsby eller liten by. Deretter brukte vi to sett med databaser – av personer diagnostisert med psykiske problemer og en tilfeldig valgt kontrollgruppe,” sa lederen av studien til Ivandre Paraboni, en foreleser ved College of Arts, Sciences and Humanities ved University of São Paulo.

I studien ble tweets fra venner og følgere av deltakerne samlet inn og analysert. "Disse menneskene er tiltrukket av hverandre. De har felles interesser, sier Paraboni, som også er forsker ved Senter for kunstig intelligens.

Den andre fasen av studien pågår fortsatt, men det foreligger allerede foreløpige resultater. Ifølge dem er det mulig å forutsi om en person er tilbøyelig til å utvikle depresjon basert bare på vennene hans og følgere på sosiale nettverk, uten å analysere innholdet i hans personlige innlegg.

Tidligere forskning har funnet at psykiske problemer ofte gjenspeiles i språket som brukes av lidende. De fleste av disse studiene analyserte tekster på engelsk.