Mental health diagnosis
Most mental disorders are highly complex and have high phenotypic variability, partially vague diagnostic criteria, and a significant overlap ratio. A single clinical examination is not representative and is susceptible to the framing effect and other cognitive biases. The patient’s subjective experience is often precious but also severely neglected due to its vagueness, variability and an idiosyncratic presentation of symptoms. The overwhelming majority of psychiatric disorders appear to be dimensional in nature. Consequently, their categorizations become artificial and debatable.
Mental health diagnosis remains prone to systemic and predictable cognitive errors resulting from not-fully-conscious simplistic inference schemes called heuristics, which may lead to epistemic injustice affecting medical assessments.
To reduce such epistemic injustice, we aim to develop tools for computer-assisted recognition of experience patterns in selected mental conditions by incorporating a semantic network of lived experience founded upon a hybrid database combining both third-person medical data and deep phenomenological first-person reports. This is also important since many mental conditions are increasingly considered not mental disorders per se but neurodiverse conditions (which means they entail only statistically atypical, yet often hyper- or hypo-functional perceptions and behaviors).
The elements most often overlooked in the development of such tools are: a) the first-person viewpoint of patients, which is usually not amenable to quantification and quantitative analysis, not only due to its nature but also the lack of a sufficiently extensive database of patient self-reports that could be subjected to appropriate analysis; b) objective, quantitative data from external sources (e.g. social media profiles), which are currently largely neglected in the diagnostic process.
Schizophrenia and autism
The diagnosis of schizophrenia is a long process subjected to multiple biases. Often guided by inexplicable intuition, it may be assigned when a clinical presentation does not match strict diagnostic criteria. There are several excellent predictors of schizophrenia, which are generally hard to take into account in a typical clinical setting through operationalized diagnosis, but may be detectable by preconscious intuitions and augmented intelligence tools mimicking it. Such automated tools facilitating the diagnostic process could limit the risk of biases
The diagnosis of autism is extremely time-consuming and requires highly trained professionals to ensure its accuracy. In addition, traditional methods of combating prejudice against people with autism are ineffective and the social costs are usually enormous if only in the form of wasting the potential of people with autism (research shows that many people on the autism spectrum are characterized by a ‘hyper-systematizing’ type of cognitive skills, which predisposes them naturally to IT-related employment). The main obstacles to fully realizing and exploiting this potential are late diagnostic recognitions affecting social functioning and low public awareness of the specific functioning of people on the autism spectrum.
Semantic networks
Rozwiązaniem jest obliczeniowy model danych mikrofenomenalnych umożliwiający zautomatyzowaną analizę doświadczeń osób w spektrum schizofrenii i autyzmu, a więc obejmujący istotny, choć często ignorowany aspekt diagnozy oraz zmierzający do przezwyciężenia uprzedzeń społecznych wobec tych zaburzeń. Algorytmy NLP mogą analizować wzorce i cechy języka w korpusach odkrywając znaczące powiązania dot. zdrowia psychicznego. Można je np. wykorzystać do analizy wyrażonego w tekście sentymentu i tonu emocjonalnego, co pozwala zidentyfikować wzorce wyrażające niepokój, depresję, lęk itp. lub konkretne pojęcia reprezentujące symptomy.
Algorytmy modelowania tematycznego mogą grupować powiązane dokumenty lub zdania, co może pomóc w identyfikacji traumy lub stresu; zmiany w użyciu zaimków (np. przejście z „ja” na „ty”) lub obecność określonych znaczników językowych może wskazywać na zmiany w postrzeganiu siebie; analiza behawioralna za pomocą tekstu może pomóc w identyfikacji wycofania społecznego, izolacji lub uprzedzeń poznawczych. Zaletą sieci semantycznych jest to, że można je wykorzystać do reprezentowania znaczeń (w tym metafor) języka naturalnego w sposób łatwy do interpretacji zarówno przez sztuczną inteligencję, jak i ludzi, co może ułatwić przezwyciężenie nieufności do narzędzi diagnostycznych wspomaganych komputerowo. Nasze podejście może potencjalnie wyeliminować niektóre uprzedzenia diagnostyczne oraz uwzględnić głębsze rozumienie istoty doświadczenia autystycznego i schizofrenicznego.