Computer geeft mensen met depressieve klachten inzicht in hun denkpatronen
Onze gedachten zijn bepalend voor hoe we ons voelen en gedragen. Inzicht krijgen in bepaalde gedachtegangen is een belangrijk onderdeel bij de preventie en behandeling van depressie. Delftse onderzoeker Franziska Burger onderzocht hoe AI mensen met symptomen van depressie kan ondersteunen. Zij ontwikkelde een computerprogramma dat gedachteregistraties met natuurlijke taalverwerking analyseert en onderliggende patronen herkent. Hiermee krijgen mensen met depressieve klachten beter en sneller inzicht in de negatieve gedachten. Burger’s onderzoek draagt bij aan het gebruik van AI-technologie in de ontwikkeling van software voor de preventie en behandeling van depressieve klachten. Op donderdag 15 december verdedigt Burger haar proefschrift ‘Supporting Electronic Mental Health for Depression with Artificial Intelligence” aan de TU Delft.
Burger’s onderzoek laat zien dat AI heel efficiënt kerngedachtes van depressieve mensen kan identificeren, zoals ‘ik ben niet competent’, ‘ik ben waardeloos’ en ‘ik ben niet geliefd’. Hiervoor trainde ze AI om de achterliggende gedachte van gestructureerde, korte teksten te herkennen. Denk bijvoorbeeld aan de combinatie ‘ik ben niet geliefd’ bij kerngedachte ‘‘mijn vriend mag mij niet omdat hij mij negeert wanneer ik enthousiast naar hem zwaai’. Inzicht in deze niet helpende gedachtes is een eerste stap bij cognitieve therapie – alleen door ze te herkennen kun je ze gaan vervangen voor gezondere gedachten. Helaas kunnen depressieve mensen deze niet helpende gedachtes vaak slecht identificeren, maar AI zou daar bij kunnen gaan ondersteunen.
Als persoon wil je dat het systeem je inhoudelijk begrijpt. Met ons onderzoek hebben wij nu een stap in die richting gezet. Wij zagen dat mensen heel goed in staat waren hun kerngedachtes te achterhalen met een slim chatprogramma.
Franziska Burger
Alhoewel de potentie overduidelijk is, constateerde Burger dat de interactiviteit tussen gebruiker en computersystemen voor depressie-behandelingen tot op heden beperkt is. Ze baseert zich hierbij op een uitgebreid onderzoek van de wetenschappelijke literatuur van 2000 tot 2017. Het onderzoek wees uit dat bij bestaande systemen de gebruiker extra informatie moest aanleveren , en dat de systemen vervolgens nog weinig deden met de inhoud. Dit zette haar op de koers om met behulp van AI de rijke, tekstuele data op een inhoudelijke wijze te analyseren. Burger richtte zich op een subklinische doelgroep. Deze groep kan als basis dienen voor een mogelijk vervolgonderzoek voor mensen met gediagnosticeerde depressie. Zij hoopt dat in de toekomst ontwikkelaars haar AI technologie in hun behandeling- of preventiesystemen zullen opnemen.
Supporting Electronic Mental Health with Artificial Intelligence | TU Delft Repositories