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Par Nancy Lapid
(Reuters) – L’analyse des médias sociaux à l’aide de l’intelligence artificielle pourrait détecter des signaux de dépression chez les Américains blancs, mais pas chez leurs homologues noirs, selon une étude qui souligne le risque de former des modèles d’IA à des tâches liées aux soins de santé sans données provenant de divers groupes raciaux et ethniques. .
Le modèle d’IA utilisé pour l’étude était plus de trois fois moins prédictif de la dépression lorsqu’il était appliqué aux Noirs qui utilisent Facebook des méta-plateformes (NASDAQ 🙂 qu’aux Blancs, ont rapporté les chercheurs.
« La race semble avoir été particulièrement négligée dans les travaux sur l’évaluation linguistique de la maladie mentale », écrivent les auteurs de l’étude américaine dans un rapport publié dans PNAS, les Actes de l’Académie nationale des sciences.
Des recherches antérieures sur les publications sur les réseaux sociaux avaient indiqué que les personnes qui utilisent fréquemment des pronoms à la première personne, tels que je, moi ou mien, et certaines catégories de mots, tels que des termes autodépréciés, courent un risque plus élevé de dépression.
Pour la nouvelle étude, les chercheurs ont utilisé un outil d’IA « standard » pour analyser le langage utilisé dans les messages de 868 volontaires, dont un nombre égal d’adultes noirs et blancs partageant d’autres caractéristiques telles que l’âge et le sexe.
Tous les participants ont également rempli un questionnaire validé utilisé par les prestataires de soins de santé pour dépister la dépression.
Le recours au «je-parle» ou à l’attention centrée sur soi, ainsi que l’autodérision, l’autocritique et le sentiment d’être un étranger étaient liés à la dépression exclusivement chez les individus blancs, a déclaré Sharath Chandra Guntuku, co-auteur de l’étude du Center for Insights to. Résultats à Penn Medicine.
« Nous avons été surpris que ces associations linguistiques trouvées dans de nombreuses études antérieures ne s’appliquent pas à tous les niveaux », a déclaré Guntuku.
Les données des réseaux sociaux ne peuvent pas être utilisées pour diagnostiquer un patient souffrant de dépression, a reconnu Guntuku, mais elles pourraient être utilisées pour évaluer les risques d’un individu ou d’un groupe.
Une étude antérieure menée par son équipe a analysé le langage utilisé dans les publications sur les réseaux sociaux pour évaluer la santé mentale des communautés pendant la pandémie de COVID-19.
Chez les patients souffrant de troubles liés à la toxicomanie, il a été démontré que le langage sur les réseaux sociaux indiquant la dépression donne un aperçu de la probabilité d’abandon du traitement et de rechute, a déclaré Brenda Curtis de l’Institut national américain sur l’abus des drogues des National Institutes of Health, qui a également travaillé sur l’étude.