Cum poate recunoaște AI-ul semnalele timpurii ale depresiei din ce scriem online

Cum poate recunoaște AI-ul semnalele timpurii ale depresiei din ce scriem online

Reading Time: 4 minute

Cercetătoarea română Ana-Maria Bucur a primit premiul pentru cea mai bună teză de doctorat în domeniul procesării limbajului natural (Natural Language Processing – NLP), distincție acordată de Societatea Spaniolă pentru Procesarea Limbajului Natural (SEPLN). Premiul, unul dintre cele mai prestigioase din lume, recunoaște cercetarea Anei-Maria privind utilizarea inteligenței artificiale pentru identificarea timpurie a unor semnale asociate depresiei și altor tulburări mintale, prin analiza textelor, imaginilor și videoclipurilor publicate pe rețelele sociale.

Cercetătoarea a dezvoltat, împreună cu o echipă internațională, modele computaționale care pot analiza limbajul și comportamentul din online pentru a identifica tipare asociate depresiei, auto-vătămării și jocului de noroc patologic, care pot indica existența unor probleme de sănătate mintală. Aceste instrumente sunt concepute ca soluții digitale de screening, care oferă specialiștilor informații suplimentare și contribuie la identificarea timpurie a persoanelor care ar putea avea nevoie de o evaluare.

„Sunt foarte onorată că această cercetare a fost recunoscută la nivel internațional. Mi-am dorit să dezvolt instrumente de inteligență artificială care să poată reprezenta un sprijin și să contribuie la identificarea timpurie a problemelor de sănătate mintală. Cred că tehnologia poate avea un rol important în facilitarea accesului la sprijin, cu condiția să fie folosită ca instrument complementar, nu ca înlocuitor al evaluării realizate de profesioniști”, declară Ana-Maria Bucur.

Amploarea fenomenului este reflectată de datele Organizației Mondiale a Sănătății (OMS), potrivit cărora aproximativ 322 de milioane de oameni din întreaga lume trăiau cu depresie în 2024, reprezentând circa 5,2% dintre adulți. Separat, o analiză a studiului Global Burden of Disease, o amplă inițiativă internațională de cercetare care acoperă 204 țări și teritorii, publicată în 2026 în revista medicală internațională The Lancet, estimează că aproximativ 1,17 miliarde de persoane trăiau cu o tulburare mintală în 2023.

Cum poate inteligența artificială să analizeze limbajul uman

Procesarea limbajului natural (Natural Language Processing – NLP) e o ramură a AI care dezvoltă metode prin care computerele pot analiza și procesa limbajul uman. În cercetarea Anei-Maria Bucur, aceste metode permit transformarea textelor publicate online în informații care pot fi analizate computațional: frecvența cuvintelor, combinațiile dintre ele, categoriile gramaticale, temele și emoțiile exprimate sau schimbările acestor caracteristici în timp.

Ana-Maria a analizat utilizarea substantivelor, verbelor, pronumelor și adjectivelor în postările persoanelor cu și fără depresie. În cazul persoanelor cu depresie, cercetarea a arătat că utilizarea mai frecventă a pronumelor la persoana întâi poate reflecta concentrarea asupra propriei persoane, frecvența mai mare a verbelor la trecut poate fi asociată cu tendința de a reveni repetat asupra unor experiențe, iar utilizarea mai redusă a verbelor la viitor poate fi legată de diminuarea capacității de a simți plăcere.

În timp ce persoanele fără depresie menționează mai des momente de bucurie asociate unor activități precum cumpărăturile, sportul sau jocurile pe calculator, cele cu depresie vorbesc mai frecvent despre momente fericite petrecute alături de familie și prieteni. În plus, dacă postările pesimiste ale persoanelor cu depresie au prezentat un profil lingvistic negativ pronunțat, expresiile de optimism, deși mult mai puține, par să reprezinte o combinație între reziliență și mecanisme de coping.

„Deși experiența mea e în domeniul informaticii, am început să fiu interesată de psihologie și mai ales de a înțelege mai bine problemele de sănătate mintală în 2020, odată cu începutul pandemiei, care a avut un impact major asupra bunăstării populației la nivel global. Am observat creșterea prevalenței acestor probleme și accesul limitat la profesioniști care să realizeze evaluare și screening, și am început să cercetez potențialul instrumentelor digitale de a reduce această povară, facilitând identificarea timpurie a persoanelor aflate la risc și sprijinindu-le să acceseze ajutorul de care au nevoie”, explică Ana-Maria Bucur.

Ana-Maria Bucur și-a început teza, intitulată Abordări computaționale pentru detectarea tulburărilor de sănătate mintală din texte, imagini și videoclipuri de pe rețelele sociale, în timpul studiilor la Școala Interdisciplinară de Studii Doctorale a Universității din București, ulterior dezvoltând-o în cotutelă cu Universitat Politècnica de València, sub coordonarea profesorilor Liviu Dinu și Paolo Rosso. Activitatea Anei Bucur sa în această direcție a început în 2020 și cuprinde peste 40 de lucrări științifice publicate.

„Premiul obținut de Ana-Maria Bucur este o recunoaștere importantă nu doar a valorii cercetării sale, ci și a potențialului cercetării românești de a contribui la dezvoltarea unor domenii de vârf, precum inteligența artificială și procesarea limbajului natural. Pentru școala doctorală românească, astfel de rezultate demonstrează că cercetarea realizată în universitățile noastre poate avea vizibilitate și impact internațional”, declară Liviu Dinu, profesor la Departamentul de Informatică al Universității din București și director al Centrului de Cercetare în Tehnologii pentru Limbajul Uman.

Universitat Politècnica de València a acordat tezei mențiunea „Cum Laude”, iar Universitatea din București, distincția „Excelent” (Summa Cum Laude). În cazul sănătății mintale, rezultatul analizei nu reprezintă un diagnostic și nu dezvăluie în mod direct starea psihologică a unei persoane. Algoritmii identifică tipare statistice și lingvistice asociate anumitor probleme, care pot deveni puncte de plecare pentru o evaluare realizată de un specialist.

În prezent, Ana-Maria Bucur este cercetător postdoctoral la Università della Svizzera italiana, în Lugano, Elveția. Interesul său principal rămâne dezvoltarea și utilizarea modelelor computaționale care pot contribui la o mai bună înțelegere a proceselor asociate sănătății mintale. O direcție mai recentă a activității sale vizează analiza modului în care limbajul persoanelor care se confruntă cu probleme de sănătate mintală diferă în funcție de contextul cultural.