人工知能は人間の精神的健康を評価できる

学際的な共同プロジェクトによる研究によると、人工知能は専門家の評価を必要とせずに、アンケートや脳スキャンから精神衛生上の問題を示す可能性のある信号を検出できるという。

研究者らは、英国国民に関する詳細かつ安全な健康関連データを収録した世界最大かつ最も包括的な生物医学データベースの一つであるUKバイオバンクを活用した。この研究はオープンアクセスジャーナル「GigaScience」に掲載された。

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メンタルヘルスの問題は世界的に増加しており、WHOは2007年から2017年の間にメンタルヘルス疾患と物質使用障害が13%増加したことを確認しています。これらの病気が社会に与える負担は大きく、学校、職場、家族、友人、地域社会など、生活のほぼすべての領域に悪影響を及ぼします。社会がこれらの病気に対処する能力を妨げている問題の一つは、これらの健康問題の診断には専門家が必要であり、その専門家の存在が世界中で大きく異なることです。メンタルヘルス評価を容易にするために開発された機械学習手法は、そのような健康問題の検出、予防、治療を支援するために切望されている追加手段を提供できる可能性があります。

メンタルヘルスに敏感な人工知能モデルを開発するために、Inria（サクレー＝イル＝ド＝フランス）の研究者とその同僚は、必要なデータを取得するために英国バイオバンクに頼りました。 UKバイオバンクは、生物学的データや医学的データだけでなく、年齢、教育、タバコやアルコールの使用、睡眠時間、身体活動などの個人の状況や習慣に関するアンケートデータも保存しています。この研究に特有の点として、アンケートには個人の気分や感情などの社会人口統計学的および行動的データも含まれており、生物学的データには 10,000 人の参加者の脳スキャンの磁気共鳴 (MR) 画像が含まれていました。

INRIAの科学者たちは、これら2つのデータソースを組み合わせて、脳年齢と、科学的に定義された知能と神経症傾向の特性を近似するモデルを作成し、いわゆる「代理指標」として機能させました。研究者らは、英国バイオバンクのデータの別のサブセットで同じ結果を示し、自分たちの「代理測定」の妥当性を検証した。

ここでの研究は、心理学者と機械学習モデルが協力して、より洗練されたパーソナライズされた心理学的評価を生み出すことができる未来を垣間見せてくれます。たとえば、将来的には、クライアントまたは患者が機械学習モデルにソーシャル メディア アカウントや携帯電話のデータへの安全なアクセスを許可し、クライアントとメンタル ヘルスまたは教育の専門家の両方に役立つ代理測定結果を返すことができるようになります。