Βρείτε μας στο Google News. Πατήστε εδώ!AI: Μια μελέτη στο International Journal of Computational Systems Engineering εισήγαγε μια νέα προσέγγιση για τον εντοπισμό της κατάθλιψης μέσω της ανάλυσης σχολίων στο διαδίκτυο, ιδιαίτερα σε πλατφόρμες μέσων κοινωνικής δικτύωσης, συμπεριλαμβανομένου του Reddit, ενός από τα παλαιότερα και ακόμη δημοφιλή συστήματα microblogging.
Οι Babitha Reddy, M. Bhavyasree, M. Rubika και E. Varsha του PSG College of Technology στο Coimbatore της Ινδίας, χρησιμοποίησαν τεχνικές μηχανικής μάθησης, ειδικά το μοντέλο BERT, για να διαλέξουν σημάδια κατάθλιψης στα γλωσσικά μοτίβα που χρησιμοποιούνται στις διαδικτυακές συζητήσεις. Το μοντέλο (Αναπαραστάσεις κωδικοποιητή διπλής κατεύθυνσης από μετασχηματιστές) BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) είναι ένας τύπος μοντέλου επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) που αναπτύχθηκε από ερευνητές της Google το 2018. Ανήκει στην οικογένεια των μοντέλων Transformer, τα οποία γίνονται όλο και πιο δημοφιλή στις εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας NLP λόγω της αποτελεσματικότητάς τους στην καταγραφή εξαρτήσεων μεγάλης εμβέλειας στο κείμενο. Στις σύγχρονες συζητήσεις για την υγεία, η ψυχική ευεξία έχει έρθει στο προσκήνιο, ειδικά μετά την κορύφωση της πανδημίας COVID-19. Η τρέχουσα έρευνα θα μπορούσε να καλύψει κρίσιμα κενά στα συμβατικά διαγνωστικά ψυχικής υγείας. Όπου οι παραδοσιακές προσεγγίσεις παραμένουν προκλητικές, υπάρχει ανάγκη για πιο ευρεία γκάμα μεθόδων που θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν για τον εντοπισμό προβλημάτων όπως αυτά προκύπτουν χωρίς να χρειάζεται να κατευθυνθείτε στην κλινική για πλήρη αξιολόγηση πριν από μια παρέμβαση υγειονομικής περίθαλψης.
Το μοντέλο (Αναπαραστάσεις κωδικοποιητή διπλής κατεύθυνσης από μετασχηματιστές) BERT υπόσχεται να διακρίνει με ακρίβεια τα άτομα που παρουσιάζουν σημάδια κατάθλιψης και εκείνα που δεν παρουσιάζουν συμπτώματα. Η ομάδα εξηγεί ότι η προσέγγισή της ενσωματώνει συνεργατικές τεχνικές φιλτραρίσματος για να προτείνει προσαρμοσμένες θεραπείες που βασίζονται σε αναγνωρισμένα πρότυπα κατάθλιψης. Έχει ποσοστό ακρίβειας 87 τοις εκατό, το οποίο προφανώς αφήνει περιθώρια βελτίωσης, όπου η περαιτέρω διερεύνηση ή βοήθεια θα ερχόταν από μόνη της. Οι επιπτώσεις αυτής της έρευνας είναι εκτενείς. Αξιοποιώντας τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης και των υπολογιστικών μεθόδων, η έγκαιρη διάγνωση προβλημάτων ψυχικής υγείας, ειδικά η κατάθλιψη σε αυτήν την περίπτωση, θα μπορούσε να γίνει πιο προσιτή και αποτελεσματική. Η ικανότητα ανίχνευσης της κατάθλιψης μέσω διαδικτυακών αλληλεπιδράσεων θα μπορούσε να απελευθερώσει τους εργαζόμενους στον τομέα της υγείας να εργαστούν με πιο δύσκολες περιπτώσεις, αλλά το πιο σημαντικό για το άτομο, να επιτρέψει την έγκαιρη διάγνωση και παρέμβαση για να τους υποστηρίξει όταν αντιμετωπίζουν προηγουμένως μη αναγνωρισμένα ψυχικά προβλήματα. Το επόμενο βήμα θα είναι η επέκταση του συνόλου δεδομένων σε άλλες διαδικτυακές κοινότητες με διαφορετικές βάσεις χρηστών, ήθος και προσέγγιση για να επιτραπεί η πραγματοποίηση ακριβών και εφαρμόσιμων διαγνώσεων ουσιαστικά ανεξάρτητα από την πλατφόρμα που αναλύεται. Η ομάδα θα συνεχίσει να βελτιώνει τους αλγόριθμους που χρησιμοποιούνται και έτσι να βελτιώνει την ακρίβεια και να αναπτύσσει προσεγγίσεις για να προσφέρει εξατομικευμένες παρεμβάσεις και θεραπείες προσαρμοσμένες στο άτομο.
