Уроки искусственного интеллекта Омдены для лечения посттравматического стрессового расстройства

Я доцент, доктор философии. по математике и присоединился к следующему испытанию AI for Good.

Одно впереди: за короткий период времени я и команда из 34 сотрудников по всему миру многому научились в нескольких областях, в том числе:

  • Интеллектуальный анализ данных, искусственный интеллект, машинное обучение, трансферное обучение, обработка естественного языка и доступные инструменты для поддержки этих задач.
  • Посттравматическое стрессовое расстройство, его причины, последствия, варианты лечения и в целом влияние, которое оно оказывает на жизнь людей.
  • Международное сотрудничество и уважение других культур через диалог и командную работу.

Как это началось

Мои первые впечатления от участия в испытании посттравматического стрессового расстройства были исключительно положительными. На первой встрече присутствовали настоящие пациенты с посттравматическим стрессовым расстройством, которые рассказали о своих переживаниях и трудностях.

Общая схема проекта казалась простой: разработать приложение, которое поможет поддерживать рабочих на местах, когда они сталкиваются с гражданскими лицами, которые могли подвергнуться чрезвычайно травматическим событиям, предоставляя способ диагностики и, возможно, даже лечения посттравматического стрессового расстройства.

Мы быстро разбились на команды для выполнения различных задач, исходя из интересов и опыта, и собирались вместе на еженедельные встречи в больших группах. Я взял группу наборов данных, так как у меня был некоторый опыт в интеллектуальном анализе данных. Я мало знал, что должно было произойти.

Моя группа наборов данных столкнулась с некоторыми интересными проблемами. Наша цель состояла в том, чтобы собрать стенограммы сеансов терапии (предпочтительно начальных обследований / диагнозов), но существует множество законов о конфиденциальности, которые создают препятствия для доступа к таким данным.

В конечном итоге нам удалось получить доступ к опубликованной базе данных расшифровок сеансов терапии, около 1700 из них.

К сожалению, с каждым шагом вперед наступает шаг назад. Даже с доступом к данным формат не подходил для майнинга. Каждый текст стенограммы сеанса был встроен в веб-сайт таким образом, что теперь можно было извлекать… кроме копирования и вставки каждого отдельного текста. Спустя несколько часов работы в течение нескольких дней у нас есть набор данных. Не все о посттравматическом стрессе, но, по крайней мере, есть некоторые с потенциальными кандидатами (точнее, 48). Затем пришло удовольствие пытаться понять, что со всем этим делать.

После нескольких дней относительной изоляции, извлекающих данные стенограммы, я изо всех сил пытался догнать разговоры в других группах задач.

Так много людей в команде работают очень эффективно и обладают большими возможностями. Был запущен и запущен бот DialogFlow с некоторыми предварительно загруженными диагностическими вопросами посттравматического стрессового расстройства, некоторые работали над использованием LSTM для анализа текста НЛП, другие работали над использованием RASA, третьи использовали другие подходы, и все были чрезвычайно увлечены нашей целью. Какая потрясающая группа!

Совсем недавно стало ясно, что одних транскриптов недостаточно для обучения систем ИИ, тем более что для большинства систем ИИ на естественном языке требуются объемы обучающих данных, а наш набор данных не был аннотирован, чтобы указать, какие типы посттравматического стрессового расстройства (если таковые имеются) клиенты переживали. Это породило новую задачу, немедленно получившую высокий приоритет, по чтению и аннотированию подмножества стенограмм для различных компонентов, связанных с посттравматическим стрессовым расстройством. Алексис Карилло возглавил эту работу, сделав справочную презентацию и обзорное видео о том, как аннотировать стенограммы, прежде чем позволить нам читать и комментировать. Он загрузил все данные в Google Sheet с критериями аннотации вверху, чтобы мы могли прочитать стенограммы и отметить соответствующие черты по мере их появления. На момент написания этой статьи 48 транскриптов в подмножестве почти полностью аннотированы.

Вначале масштаб проекта был намеренно расплывчатым, чтобы стимулировать творческий подход и амбиции в команде. Со временем требуется более четкое ощущение цели, чтобы отточить конечный результат и в конечном итоге произвести что-то стоящее. В конечном итоге мы решили, что лечение имеет слишком много этических последствий и потребует слишком большого количества данных, поэтому мы пришли к выводу, что нужно создать бота, который будет вести довольно короткий разговор с людьми, возможно, предложить некоторые подходящие стратегии выживания и определить уровень риска посттравматического стрессового расстройства. , который затем может быть направлен на лечение к профессионалу.

Еще две недели, чтобы решить эту задачу, и это уже отличный опыт обучения с людьми со всего мира.

Спасибо, Омдена!

Если вы хотите принять участие в одном из их испытаний, подайте заявку здесь.

Если вы хотите получать новости о наших задачах искусственного интеллекта, интервью с экспертами и практические советы по развитию своих навыков в области искусственного интеллекта, подпишитесь на нашу ежемесячную информационную рассылку.

Мы также находимся в LinkedIn, Instagram, Facebook и Twitter.