ИИ помогает улучшить опросники, используемые для диагностики психических заболеваний
Новое исследование показало, что такие модели могут улучшать диагностические анкеты: помогать точнее формулировать вопросы, сокращать дублирование и даже создавать новые подходы к пониманию психических заболеваний. Эти выводы представила международная команда исследователей из медицинского факультета Кельнского университета. Работа под названием "Эмпирическая структура психопатологии представлена в больших языковых моделях" опубликована в журнале Nature Mental Health.
При постановке диагноза врачи используют множество параметров, среди которых – ответы пациентов на клинические опросники. От точности формулировки каждого вопроса зачастую зависит правильность диагноза. Однако существующие анкеты сильно различаются между собой. Исследователи обнаружили, что в вопросах, связанных с диагностикой депрессии, биполярного расстройства и риска психоза, нередко встречаются дубли и несоответствия, что может усложнять точную оценку состояния пациента.
Кроме того, врачи ориентируются на собственный клинический опыт, сопоставляя отдельные симптомы с конкретными заболеваниями. Поскольку разные расстройства могут проявляться одинаковыми признаками, это повышает вероятность ошибочного диагноза. На результаты также могут влиять различия между пациентами внутри одной категории или особенности самих опросников.
Использование больших языковых моделей стало новым способом изучения языкового описания симптомов. В исследовании применялись модели GPT-3, Llama и BERT, которые анализировали структуру и содержание четырех диагностических анкет. Основа исследования – данные более 50 000 заполненных опросников, посвященных депрессии, тревожным расстройствам, риску психоза и аутизму.
В реальной практике симптомы часто проявляются совместно – например, отсутствие мотивации часто идет рядом с утратой удовольствия. Анализ показал, что языковые модели способны "понимать", какие признаки обычно встречаются одновременно. Причем они выявляют эти связи даже без доступа к фактическим клиническим данным – лишь по формулировкам вопросов.
Эти результаты указывают на новые возможности использования ИИ для совершенствования психологических опросников: исключение лишних пунктов, повышение точности диагностики и более глубокое понимание структуры психических расстройств. В будущем языковые модели могут помочь создавать анкеты, которые одновременно надежно выявляют симптомы и остаются максимально компактными, облегчая работу и врачам, и пациентам.
