juin 14, 2024

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Un modèle d’IA peut détecter les problèmes de santé mentale sur Reddit

Un modèle d’IA peut détecter les problèmes de santé mentale sur Reddit

Un modèle d’intelligence artificielle a été créé qui peut détecter la santé mentale d’un utilisateur, simplement en analysant ses conversations sur la plateforme sociale Reddit.

Une équipe d’informaticiens du Dartmouth College à Hanover, dans le New Hampshire, a entrepris de former un modèle d’intelligence artificielle pour analyser les textes des médias sociaux.

Cela fait partie d’une vague émergente d’outils de dépistage qui utilisent des ordinateurs pour analyser les publications sur les réseaux sociaux et mieux comprendre l’état mental des gens.

L’équipe a choisi Reddit pour former son modèle car il compte un demi-milliard d’utilisateurs actifs, qui discutent tous régulièrement d’un large éventail de sujets sur un réseau de sous-reddits.

Ils se sont concentrés sur la recherche d’une intention émotionnelle à partir d’un message, plutôt que sur le contenu réel, et ont constaté qu’il fonctionnait mieux au fil du temps pour détecter les problèmes de santé mentale.

Ce type de technologie pourrait un jour être utilisé pour aider à diagnostiquer des problèmes de santé mentale ou être utilisé pour modifier le contenu des médias sociaux.

Un modèle d’intelligence artificielle a été créé qui peut détecter la santé mentale d’un utilisateur, simplement en analysant ses conversations sur la plateforme sociale Reddit

Des études antérieures, à la recherche de preuves de problèmes de santé mentale dans les publications sur les réseaux sociaux, ont examiné le texte plutôt que l’intention.

L’équipe a déclaré qu’il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les gens ne demandent pas d’aide pour les troubles de santé mentale, notamment la stigmatisation, les coûts élevés et le manque d’accès aux services.

Il existe également une tendance à sous-estimer les signes de troubles mentaux ou à les confondre avec le stress, selon Xiaobo Guo, co-auteur de la nouvelle étude.

Il est possible, a-t-il dit, qu’ils demandent de l’aide avec une certaine motivation, et c’est là que les outils de dépistage numériques peuvent faire la différence.

« Les médias sociaux offrent un moyen facile de tirer parti du comportement des gens », a ajouté Guo.

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Reddit était leur plate-forme préférée car elle est largement utilisée par une large base d’utilisateurs actifs discutant d’un large éventail de sujets.

Les publications et les commentaires sont accessibles au public et les chercheurs peuvent collecter des données remontant à 2011.

Dans leur étude, les chercheurs se sont concentrés sur ce qu’ils appellent les troubles affectifs – dépression majeure, anxiété et trouble bipolaire – qui se caractérisent par des schémas émotionnels distincts et traçables.

Une équipe d'informaticiens du Dartmouth College à Hanover, dans le New Hampshire, a entrepris de former un modèle d'intelligence artificielle pour analyser les textes des médias sociaux.  image de stock

Une équipe d’informaticiens du Dartmouth College à Hanover, dans le New Hampshire, a entrepris de former un modèle d’intelligence artificielle pour analyser les textes des médias sociaux. image de stock

Ils ont examiné les données d’utilisateurs qui ont déclaré avoir l’un de ces troubles et d’utilisateurs qui n’avaient aucun trouble mental connu.

Ils ont formé leur modèle d’IA pour nommer les émotions exprimées dans les messages des utilisateurs et cartographier les changements émotionnels entre les différents messages.

L’intelligence artificielle est utilisée pour aider à détecter les problèmes de santé mentale

Selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS), une personne sur quatre sera touchée par un trouble mental à un moment donné de sa vie.

Cependant, dans de nombreuses régions du monde, les patients ne recherchent pas activement un diagnostic professionnel.

Cela s’explique par un certain nombre de raisons, notamment la stigmatisation associée à la maladie mentale et l’ignorance de la santé mentale et des symptômes associés.

Un certain nombre d’études ont exploré l’utilisation de l’intelligence artificielle pour rechercher de grands ensembles de données afin de prédire les problèmes de santé mentale chez les personnes qui publient et commentent.

Dans un article de recherche, une équipe du Dartmouth College a créé un modèle de détection passive des troubles mentaux à l’aide de conversations Reddit.

Plus précisément, ils se sont concentrés sur un sous-ensemble de troubles mentaux caractérisés par des schémas émotionnels distincts. Inclus:

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dépression majeure

Inquiet

troubles bipolaires

Grâce à la découverte passive, l’équipe affirme qu’elle pourrait alors encourager les patients à rechercher un diagnostic et un traitement pour les troubles mentaux.

Apost peut être appelé « joie », « colère », « tristesse », « peur », « aucune émotion » ou une combinaison de tout cela par l’intelligence artificielle.

La carte est une matrice qui montre la probabilité que l’utilisateur passe d’un état à un autre, comme passer d’un état de colère à un état neutre sans émotion.

L’équipe a expliqué que différents troubles émotionnels ont leurs propres modèles distincts de transitions émotionnelles.

En créant l’« empreinte » émotionnelle d’un utilisateur et en la comparant aux empreintes digitales statiques des perturbations émotionnelles, le modèle peut la détecter.

Par exemple, certains modèles d’utilisation des mots et de ton dans un message indiquent un état émotionnel majeur – et ils sont suivis sur plusieurs messages, et un modèle est découvert.

Pour valider leurs résultats, ils les ont testés sur des brochures non utilisées pendant la formation et ont montré que le modèle prédit avec précision quels utilisateurs peuvent ou non avoir l’un de ces troubles, et qu’il s’est amélioré avec le temps.

« Cette approche évite un problème important appelé « fuite d’informations » que rencontrent les outils de dépistage typiques.

D’autres modèles sont basés sur la relecture et s’appuient sur le contenu du texte, dit-il, et bien que les modèles affichent des performances élevées, ils peuvent également être trompeurs.

Par exemple, si un modèle apprend à associer « COVID » à « tristesse » ou « anxiété », explique Fusugi, il supposerait naturellement qu’un scientifique qui étudie et publie (abrasivement) sur le COVID-19 souffre de dépression ou d’anxiété.

« D’autre part, le nouveau paradigme se limite à l’émotion et n’apprend rien sur le sujet ou l’événement particulier décrit dans les publications. »

Bien que les chercheurs ne se penchent pas sur les stratégies d’intervention, ils espèrent que ces travaux pourront montrer la voie à la prévention. Dans leur article, ils plaident en faveur d’un examen plus approfondi des modèles basés sur les données des médias sociaux.

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« Il est très important d’avoir des modèles qui fonctionnent bien, mais aussi de vraiment comprendre comment ils fonctionnent, leurs biais et leurs limites », explique Fusugi.

Les résultats ont été publiés dans une prépublication sur ArXiv.

Comment l’intelligence artificielle apprend à utiliser les réseaux de neurones

Les systèmes d’intelligence artificielle reposent sur des réseaux de neurones artificiels (ANN), qui tentent de simuler le fonctionnement du cerveau pour apprendre.

Les réseaux de neurones artificiels peuvent être formés pour reconnaître des modèles d’informations – y compris la parole, les données textuelles ou les images visuelles – et sont à la base d’un grand nombre d’avancées en intelligence artificielle ces dernières années.

L’IA traditionnelle utilise des entrées pour « enseigner » un algorithme sur un sujet particulier en lui fournissant d’énormes quantités d’informations.

Les systèmes d'intelligence artificielle reposent sur des réseaux de neurones artificiels (ANN), qui tentent de simuler le fonctionnement du cerveau pour apprendre.  Les réseaux de neurones artificiels peuvent être formés pour reconnaître des modèles d'informations - y compris la parole, les données textuelles ou les images visuelles

Les systèmes d’intelligence artificielle reposent sur des réseaux de neurones artificiels (ANN), qui tentent de simuler le fonctionnement du cerveau pour apprendre. Les réseaux de neurones artificiels peuvent être formés pour reconnaître des modèles d’informations – y compris la parole, les données textuelles ou les images visuelles

Les applications pratiques incluent les services de traduction linguistique de Google, le logiciel de reconnaissance faciale de Facebook et une photo Snapchat qui modifie les filtres en direct.

Le processus de saisie de ces données peut prendre beaucoup de temps et se limiter à un type de connaissances.

Une nouvelle race d’ANN appelée Adversarial Neural Networks oppose l’intelligence de deux robots IA, leur permettant d’apprendre l’un de l’autre.

Cette approche est conçue pour accélérer le processus d’apprentissage, ainsi que pour améliorer la sortie générée par les systèmes d’intelligence artificielle.