Uus Yale’i ülikooli uuring näitab, et inimese sõnakasutuse analüüs võib ennustada depressiooni sümpomite süvenemist. Teadlased kasutasid kirjalike vastuste hindamiseks nii psühholooge kui ka tehisintellekti mudelit ChatGPT. Mõlemad meetodid suutsid täpselt ennustada depressiooni raskusastet nädalaid hiljem.
Peamised leiud
- ChatGPT ja inimhindajad ennustasid edukalt tulevasi depressioonisümptomeid.
- Traditsioonilised sõnade loendamisel põhinevad tööriistad, nagu LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count), olid prognoosimisel vähem tõhusad.
- Tehisintellekti keeleanalüüs võib parandada psühholoogide hinnangut vaimsest tervisest.
Uuringus osales 467 inimest, kes vastasid üheksale avatud küsimusele ja täitsid patsiendi tervise küsimustiku (PHQ-9) depressiooni raskusastme hindamiseks. Kolm nädalat hiljem täitsid osalejad uuesti PHQ-9 küsimustiku.
Teadlased võrdlesid vastuste analüüsimiseks kolme meetodit: LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count) – tööriist, mis loendab positiivse või negatiivse emotsionaalse tooniga sõnu; inimhindajate hinnangud; ChatGPT versioonid 3.5 ja 4.0.
LIWC suutis tuvastada depressiooni raskusastet vastamise hetkel, kuid ei ennustanud seda kolm nädalat hiljem. Kuid nii inimhindajate kui ka ChatGPT hinnangud ennustasid edukalt tulevasi depressioonisümptomeid.
Uuringu juhtivautor Jihyun Hur selgitas: „Me tahtsime uurida sõnade järjestust ja keele mitmemõõtmelist aspekti, mis on emotsionaalse tooni kujundamisel keskne.“
Tulevikuperspektiivid
Yale’i ülikooli psühholoogia dotsent ja uuringu kaasautor Robb Rutledge näeb selles lähenemisviisis potentsiaali kliinilise töö täiendamiseks: „Inimeste keelekasutuse analüüs pakub lisateavet, mida arstidel praegu ei ole. Meie lähenemisviis võiks olla üks viis, kuidas arstid oma patsiente hindavad. Kui mõned neist vahenditest on automatiseeritud, vabastab see arstile rohkem aega patsiendi aitamiseks.“
Teadlased plaanivad jätkata uuringuid, et rakendada seda meetodit ka teiste psühhiaatriliste häirete korral ja pikema aja jooksul.
Kokkuvõte
Uuring näitab, et tehisintellekti keeleanalüüs võib olla väärtuslik tööriist vaimse tervise hindamisel ja prognoosimisel. See avab uusi võimalusi olemasolevate keeleandmete kasutamiseks kliinilises keskkonnas, et paremini mõista ja ennustada vaimse tervise probleeme.
Allikas
Hur JK, Heffner J, Feng GW, Joormann J, Rutledge RB. Language sentiment predicts changes in depressive symptoms. Proc Natl Acad Sci U S A. 2024 Sep 24;121(39):e2321321121. doi: 10.1073/pnas.2321321121. Epub 2024 Sep 16. PMID: 39284070.