Alona Fyshe (boursière Amii et titulaire de la chaire d'IA de l'ICRA au Canada) s'est associée à Rumi Chunara (Université de New York), ainsi qu'à Daniel Lizotte et Brent Davis (Université Western) pour tirer parti de l'apprentissage automatique et des médias sociaux afin de mieux comprendre les facteurs déterminants de la santé mentale pendant une pandémie. L'équipe s'efforce de développer des techniques d'IA pour les données des médias sociaux afin de comprendre les défis émergents qui affectent les gens pendant la pandémie et comment ces défis ont un impact sur la santé mentale.

Le projet a été approuvé dans le cadre du programme AI Catalyst Grants du CIFAR, qui vise à lutter contre la pandémie de COVID-19 et à catalyser de nouveaux domaines de recherche et de nouvelles collaborations dans le domaine de l'apprentissage automatique, en finançant des idées et des projets innovants, à haut risque et à haute récompense.

Au cours des premiers mois de la pandémie, les gens se sont tournés en grand nombre vers les médias sociaux(Twitter a récemment indiqué que le nombre d'utilisateurs actifs avait augmenté de 23 %). Ce discours en expansion sur les médias sociaux offre une vision des expériences des gens qui n'est pas disponible par d'autres moyens, en particulier pour les groupes marginalisés, notamment les personnes ayant un accès limité aux soins de santé, les personnes ayant des moyens socio-économiques limités et les immigrants sans papiers. Les chercheurs utiliseront cette richesse de données issues des médias sociaux pour comprendre les facteurs aigus et à long terme de la santé mentale, ainsi que les facteurs d'atténuation.

"L'IA a un rôle clé à jouer en soutenant et en facilitant le travail important des experts en santé publiqueFyshe, qui est professeur à l'Université de l'Alberta, nommé conjointement aux départements d'informatique et de psychologie. "Il est essentiel de créer des équipes intégrées et multidisciplinaires pour relever les défis posés par la pandémie de COVID-19. Les chercheurs en IA ont beaucoup à offrir, mais nous devrions nous inspirer des épidémiologistes et d'autres spécialistes des soins de santé pour faire en sorte que nos solutions aient un impact maximal."

Le projet multidisciplinaire s'appuiera sur l'expertise du Dr Fyshe en matière de traitement du langage naturel. Elle sera rejointe par le Dr Chunara, spécialiste de l'apprentissage automatique, de la santé publique et de l'analyse des médias sociaux, ainsi que par le Dr Lizotte et son stagiaire Brent Davis, qui ont développé un cadre d'analyse des médias sociaux pour les praticiens de la santé publique.

À l'aide de données provenant de Twitter et de Reddit, l'équipe de recherche extraira des facteurs linguistiques latents variant dans le temps - c'est-à-dire des changements dans les sujets dont les gens discutent au fil du temps - qui correspondent soit à la montée de la pandémie, soit à des changements dans les mesures établies de la santé mentale à partir de textes(enquête linguistique et nombre de mots, par exemple). Ces facteurs seront associés à des groupes d'utilisateurs définis par des géotags, des hashtags ou l'activité de subreddit.

L'interprétabilité des résultats sera primordiale pour soutenir les praticiens de la santé publique et les décideurs politiques dans l'élaboration et la mise en œuvre d'aides à la santé mentale adaptées à différents groupes géographiques et sociaux. L'équipe créera un système d'analyse visuelle en ligne, librement accessible aux praticiens, qui les aidera à s'adapter aux expériences changeantes des populations qu'ils servent. Elle tiendra également un blog pour diffuser rapidement les résultats et les rétrospectives.

L'équipe travaillera avec des partenaires de la santé publique tout au long de ce projet d'un an pour s'assurer que le système qui en résultera répondra aux besoins des praticiens et du public.

Cette recherche est basée sur des travaux soutenus par les subventions CIFAR AI et COVID Catalyst. En savoir plus sur les autres projets d'Amii dans le cadre des subventions CIFAR AI et Catalyst. CIFAR AI et Catalyst Grants.