AI na problemy psychiczne. Nadzieja dla młodzieży w kryzysie
Sztuczna inteligencja może pomóc w diagnozowaniu zaburzeń u dzieci i młodzieży. Modele uczenia maszynowego mają szansę dostrzec objawy, które umkną uwadze lekarzy. Naukowcy podzielili się optymistycznymi wnioskami badań.
Zaburzenia psychiczne dotykają ogromnej liczby młodych ludzi. Szacunkowo 9 mln osób w wieku od 10 do 19 lat żyje z zaburzeniami psychicznymi. Połowa z nich zmaga się z depresją. Według danych UNICEF z 2021 r. samobójstwo jest główną przyczyną zgonów wśród młodzieży w Europie.
Podobne
- Nowa Siri i ChatGPT. Dla kogo będzie dostępna Apple Intelligence?
- Customowe emoji w iPhonach. Nowa funkcja w iOS 18?
- TikTok banuje beauty filtry dla nastolatków. To w trosce o ich zdrowie psychiczne
- Czy "mój eks to typowy narcyz"? To mało prawdopodobne
- Sztuczna inteligencja i samobójstwo 14-latka. Rodzice pozywają chatbota
Rozwój sztucznej inteligencji może usprawnić walkę z kryzysem psychicznym. Iskrę nadziei pozwala mieć badanie przeprowadzone przez naukowców z UCLA Health w USA, opublikowane w czasopiśmie "JMIR Mental Health". Badanie wykazało, że uczenie maszynowe może skuteczniej od człowieka wykrywać objawy samookaleczenia u dzieci.
Młodzież w kryzysie psychicznym
Badacze przeanalizowali notatki kliniczne z 600 wizyt na oddziałach u dzieci w wieku od 10 do 17 lat. Chcieli sprawdzić, w jakim stopniu systemy oceny kondycji psychicznej pacjentów pomagają w identyfikacji objawów samookaleczeń i oszacowaniu ryzyka samobójstwa.
Wnioski były zaskakujące. Notatki pominęły niepokojące oznaki u 29 proc. dzieci, które zgłosiły się na oddział z myślami dotyczącymi samookaleczenia. Co więcej, lekarze obserwujący zachowanie podopiecznych, pominęli 54 proc. pacjentów z grupy ryzyka.
Specjaliści nie dostrzegli myśli lub zachowań związanych z samookaleczeniach. Powód? Dzieci nie chcą zgłaszać tak niepokojących myśli podczas pierwszej wizyty na oddziale ratunkowym. Narażeni na pominięcie byli częściej chłopcy niż dziewczynki oraz młodzież czarnoskóra i latynoska.
Modele uczenia maszynowego na pomoc
Naukowcy z UCLA Health odkryli, jak pomóc w problemie. Stworzyli modele uczenia maszynowego, które analizowały dane, takie jak wcześniejsze miejsce opieki medycznej, rodzaje przyjmowanych leków, miejsce zamieszkania pacjenta oraz wyniki testów laboratoryjnych. W ten sposób modele szacowały poziom myśli samobójczych lub zachowań związanych z samookaleczeniem.
Modele identyfikowały pacjentów w grupie ryzyka lepiej niż tradycyjne metody analizy. Autorzy badania nie popadają w huraoptymizm. Zależy im na poprawie poziomu przewidywania pacjentów w grupie ryzyka. Zespół skupi się nad dalszym rozwojem technologii.
Źródło: Euronews
W temacie zdrowie psychiczne
- Polka zmarła na egzotycznej wyspie. Miała 27 lat i żywiła się wyłącznie owocami
- Bio-baiting zmorą wszystkich singli. Nowy trend w randkowaniu?
- Japczan obronił magisterkę z psychologii. Tak, to ten streamer, który uważa, że depresja nie istnieje
- Influencerzy wspierają program dla młodych. Pojawili się na gali podsumowującej "Godzinę dla MŁODYCH GŁÓW"
Popularne
- "POLSKA GUROM" - Przemek Kucyk zgłasza się na Eurowizję. To jego topka polskiej (pop)kultury
- Nudna reklama Friza i Wersow. Recenzja "Friz & Wersow. Miłość w czasach online"
- Nikita i Cameraboy rozstali się? Mocny statement krąży w sieci
- Wejdą nowe smaki Wojanków? Internet huczy od pogłosek
- Taylor Swift wydała POPrawny album. Dlaczego nie wrócę do "The Life of a Showgirl"? [RECENZJA]
- Bagi na liście Forbes 30 under 30. Znalazł się tam szybciej od Friza
- Taylor Swift zdissowała Charli XCX. Nazwała ją warczącą chihuahuą
- Dawid Podsiadło zagra sekretny koncert dla wybrańców. Trzeba było zbierać tipy...
- Fotograf oskarżył Jeleniewską o kradzież zdjęcia. "To jest po prostu patologia"