Сети для депрессии
Возможность анализа поведения пользователей соцсетей чаще всего оборачивается своей проблемной стороной, и тогда речь идет о безопасности данных. Не все испытывают радость, зная, например, что Facebook предоставляет пользовательскую информацию другим компаниям, даже если те просто хотят улучшить таргетирование рекламы.
В то же время находятся специалисты, готовые использовать личную информацию в благих научных целях, причем с согласия пользователей, — например, для диагностики психических заболеваний. В конце минувшего года, 3 декабря группа исследователей во главе с Майклом Бирнбаумом сообщила, что ей удалось найти корреляцию между психиатрическими диагнозами людей и контентом, созданным ими за 18 месяцев до того, как эти диагнозы были им постановлены.
Команда работала с 223 добровольцами, предоставившими исследователям доступ к своим личным сообщениям и статусам в Facebook. Алгоритм искусственного интеллекта проанализировал выложенные в сеть участниками эксперимента тексты и фотографии, чтобы попробовать предсказать, — было ли у них биполярное расстройство, депрессия, расстройство шизофренического спектра или же они были полностью здоровы.
Согласно полученным результатам, нецензурные слова свидетельствовали о психическом заболевании в целом, а самые обычные глаголы восприятия (например, видеть, чувствовать, слышать) и слова, связанные с отрицательными эмоциями, свидетельствовали о шизофрении. На фотографиях более голубоватые тона также ассоциировались с аффективными расстройствами.
Чтобы оценить, насколько успешным был их алгоритм, исследователи использовали общепринятый показатель точности для искусственного интеллекта, который измеряет компромисс между ложными срабатываниями и ложными отрицаниями. Поскольку алгоритм классифицирует все больше и больше участников как положительных, он будет пропускать меньше участников, действительно страдающих шизофренией, но будет ошибочно маркировать некоторых здоровых участников как больных. В идеальном алгоритме не может быть ложных срабатываний и ложных отрицательных результатов одновременно. Такой алгоритм исследователи взяли за эталон точности, где самым высоким результатом может быть 1 балл.
Исследовательская группа получила баллы от 0,65 до 0,77, в зависимости от конкретных прогнозов. Случайный алгоритм получил 0,3-0,4 балла. Получается, что их алгоритм был достаточно успешным и мог с относительно небольшими погрешностями определять состояние человека.
Зачем это нужно
Майкл Бирнбаум, доцент Института медицинских исследований им. Файнштейна в Манхассете, штат Нью-Йорк, который руководил исследованием, в интервью для WIRED рассказал, что подобное использование искусственного интеллекта может иметь огромное значение в лечении психических заболеваний: «Здесь все, как с онкологией. Если ее получается выявить на первой стадии, то больного будет спасти гораздо легче, чем когда уже появились метастазы. В психиатрии мы обычно начинаем работать с людьми, у которых образные метастазы уже возникли. С новой технологией появился шанс обнаружить отклонение гораздо раньше».
Бирнбаум — далеко не первый исследователь, который использовал данные социальных сетей для прогнозирования наличия психических заболеваний. Ранее исследователи использовали статусы Facebook, твиты и сообщения Reddit для выявления различных диагнозов, от депрессии до синдрома дефицита внимания. Но он и его команда открыли новые горизонты, работая напрямую с пациентами, у которых уже были психиатрические диагнозы.
Другим исследователям, как правило, не удавалось работать с клинически подтвержденными диагнозами: они либо верили испытуемым на слово, либо просили их заполнить анкеты, такие как PHQ-9. В исследовании Бирнбаума был официальный диагноз от профессионального психиатра. Это делает его работы новаторской.
Психотерапевт Наталья Ворошилова подробнее рассказала об американском опроснике.
— PHQ-9 — англоязычный стандарт теста на выявление депрессии. Его совсем недавно перевели на русский язык, может быть, лет пять назад, но сейчас им уж активно пользуется наши отечественные терапевты. У нас в стране с тестами на выявление депрессии дело обстоит не очень хорошо. Был такой САВРАС, но в основном сейчас используются зарубежные методы, например, BDI или CES-D.
— Но PHQ-9 — все равно самый идеальный вариант, — продолжает она. — Во-первых, он лаконичный (всего 9 вопросов), во-вторых, помогает определить не только наличие депрессии, но и тяжесть симптоматики. И последнее, с его помощью можно отслеживать изменения в течении болезни.
Тем не менее, утончила психотерапевт, анкета помогает подтвердить диагноз только в совокупности с другими наблюдениями.
То же самое она думает об искусственном интеллекте. Такой метод может работать лишь в совокупности с другими.
— Я не думаю, что когда-нибудь будут использоваться только данные социальных сетей для диагностики человека. Этого просто не произойдет. Но технологии, подобные алгоритму, разработанному Бирнбаумом и его командой, все еще могут играть решающую роль в охране психического здоровья. Мы все чаще обращаем внимание на то, чтобы использовать их в качестве дополнительного источника данных. Это в основном нужно для того, чтобы отметить людей, находящихся в группе риска, и узнать, нужна ли им дополнительная помощь.
Наталья также рассказала об основной проблеме, которую, по ее мнению, сможет решить искусственный интеллект.
— Существует понятие «феномен айсберга», которое впервые описал Уоттс. По сути, оно подразумевает то, что пациентов с депрессивными состояниями гораздо больше, чем пациентов в таком состоянии, что они обращаются к врачу за помощью и у которых вообще выявлено расстройство. Вполне возможно, что искусственный интеллект может, если не справиться с феноменом полностью, то, по крайней мере, минимизировать его. Это очень большой шаг, потому что многие люди просто не знают, что им нужна помощь. У некоторых просто возможности ее получить. Может быть в будущем нейросеть будет предупреждать человека, что у него проблема или предлагать ресурсы для помощи.
Этический вопрос
О таком механизме уже задумалась Мунмун де Чоудхури, профессор интерактивных вычислений в Технологическом институте Джорджии, которая ранее работала с Бирнбаумом, но не участвовала в этом конкретном исследовании. Она предложила создать программу для социальных сетей, которая будет предупреждать пользователей, подверженных риску психических заболеваний.
Но такой плагин, конечно же, вызывает опасения по поводу конфиденциальности — данные о психическом состоянии человека, в случае утечки, могут быть неправомерно использованы страховыми компаниями или работодателями. Чоудхури отчасти предлагает решение: создатели плагина должны быть полностью прозрачными в отношении того, как они обрабатывают и защищают пользовательские данные.
Такой вид диагностики и вправду может коренным образом изменить психотерапию, но важно видеть все стороны такого подхода. К сожалению, Чоудхури не учитывает, что не все компании готовы быть полностью прозрачными и вполне могут за приличную сумму делиться информацией с третьими лицами.
Тем не менее, уже есть случаи, когда интернет использовался для предотвращения психических кризисов. Если пользователь ищет в Google термины, связанные с самоубийством, перед всеми остальными результатами появляется номер линии психологической помощи. Facebook использует искусственный интеллект для обнаружения контента, связанного с самоубийствами, и отправляет его модераторам для проверки. Если модераторы согласны с тем, что контент действительно опасен сам по себе или указывает на суицидальные наклонности пользователя, Facebook может рекомендовать ему ресурсы по предотвращению самоубийств или даже связаться с правоохранительными органами.
Но суицид представляет собой явную и неминуемую опасность. Пользователи социальных сетей могут быть готовы пожертвовать большей конфиденциальностью, чтобы предотвратить смерть человека, но не для того, чтобы обнаружить шизофрению немного раньше. Любая публичная широкомасштабная диагностика психического здоровья не только очень сложна, но и очень рискованна с этической точки зрения.
Со своей стороны, Майкл Бирнбаум видит менее грандиозный, но, тем не менее, эффективный вариант использования этого исследования. Врач считает, что данные социальных сетей могут помочь терапевтам не только в постановке диагнозов, но и в наблюдении за пациентами во время долгосрочного лечения.
«Мысли, чувства, действия — они динамичны и постоянно меняются. К сожалению, в психиатрии мы можем уловить их состояние в лучшем случае раз в месяц. Использование такого типа информации действительно позволяет нам получить более полное и контекстное понимание чьей-либо жизни», — рассказывал он в интервью после обнародования результатов исследования. Такой вариант использования нейросети более реалистичен: если каждый пациент в индивидуальном порядке будет предоставлять разрешение на анализ своих данных, то угроза конфиденциальности будет не столь серьезной.
В любом случае, исследователям еще предстоит пройти долгий путь в разработке этих алгоритмов и выяснить, как реализовать их с соблюдением этических норм. Но Бирнбаум надеется, что в ближайшие пять-десять лет данные из социальных сетей могут стать нормальной частью психиатрической практики. «Однажды цифровые данные и психическое здоровье действительно объединятся», — говорит он. «И это будет наш рентген в чьей-то голове. Это будет наш анализ крови, который поможет подтвердить диагноз».
