Facebookのデータを、よからぬ目的に使うことなど簡単だ。万人受けしない奇抜なデザインのTシャツを売るためにターゲティング広告を打ったり、有権者の心理を操ったりといった怪しげな目的に、この巨大なソーシャルメディアが利用されるケースは無数にある。
一方で、Facebookを善行とまでは言わずとも、精神疾患の診断を取り巻く状況の改善のために利用しようとする人々も、一部には存在する。ある研究者のグループが、Facebookのデータを使って精神疾患の診断結果を予測することに成功したと、20年12月3日に発表したのだ。データとして使われたのは、正式な診断日より最長で18カ月も前に投稿されたメッセージだという。
アルゴリズムによる判定の精度
研究に協力した223名のヴォランティアは、全員がFacebookの個人メッセージへのアクセスを研究チームに許可した。研究者たちは投稿されたメッセージや写真から人工知能（AI）アルゴリズムを使って属性を抽出し、そこから参加者たちが双極性障害あるいはうつ病などの気分障害や統合失調症スペクトラム障害を患っていないか、または精神的にまったく健康であるかを予測した。
その結果わかったのは、ののしる言葉は精神疾患全般の兆候を暗示し、「見る」「感じる」「聞こえる」など知覚を表す言葉やネガティヴな感情につながる言葉は統合失調症を疑わせるとのことだった。写真に関しては、青みがかった色の多さが気分障害と関係していることがわかった。
アルゴリズムの精度を検証するため、研究者らはAI分野で広く用いられる測定基準を使っている。偽陽性と偽陰性との間の兼ね合いを測る手法だ。
アルゴリズムによって「陽性」と判別される、つまり統合失調症スペクトラム障害などの疾患をもっているとされる参加者の数が多ければ多いほど、本当にその病気を患っている人を見逃す可能性は減る。すなわち、偽陰性率が下がる。ところが、それによって健康な参加者に誤って統合失調症のレッテルを貼る可能性も増す。つまり、偽陽性率が上がってしまうのだ。
偽陽性も偽陰性も発生させない完璧なアルゴリズムが仮にあるとして、そうしたアルゴリズムのスコアを1とする。一方、でたらめな判断を下すアルゴリズムのスコアを0.5とする。研究チームが開発したアルゴリズムは、個別のケースによって上下したものの、0.65から0.77のスコアを達成した。正式な診断を受ける1年以上も前のメッセージに限定した場合でも、当てずっぽうに予測した場合をはるかに上回る結果が出たという。
ニューヨーク州立大学ストーニーブルック校でコンピューターサイエンス学の助教授を務めるH.アンドリュー・シュワルツはこの研究には関与していないが、このスコアは抑うつ症状の判定に使われる「PHQ-9」と呼ばれる標準的な10項目の質問調査法に匹敵する好成績だという。この結果によってFacebookのデータを精神疾患のスクリーニングに活用できる可能性が高まったといえる。患者がほかの方法で診断を受けるよりずっと早い時期に、それが可能になるかもしれないのだ。
精神疾患の治療に計り知れない変化
この研究を主導したのは、ニューヨーク州マンハセットにあるファインスタイン医学研究所の助教授であるマイケル・バーンバウムである。彼はこの種のAIツールが精神疾患の治療に計り知れない変化をもたらすと確信している。
「がんにいくつものステージがあることは、いまではよく知られています」と、彼は言う。「ステージ1でがんを発見できた場合と転移後に見つけた場合とでは、状況がまったく異なります。精神医学の分野でわたしたちが診る患者たちは、症状がかなり進行してから治療を開始することになりがちです。しかし、そうした人たちを早い段階で発見できる可能性が生まれたのです」
ソーシャルメディアのデータを使って精神疾患の兆候を見つけようとした研究者は、バーンバウムの前に何人もいた。かつて多くの研究者たちがFacebookやTwitterでの発言やRedditへの投稿を基に、抑うつ症から注意欠陥多動性障害までさまざまな疾病を特定しようとしてきたのである。
これに対してバーンバウムらのチームは、すでに精神科で診断を受けている患者たちとじかに連携することで新境地を開いた。ほかの研究者たちは、概してすでに確定している臨床診断に基づいて研究を進めることができず、被験者自身の見立てを言葉どおりに受け取り、被験者に自己診断を促し、問診の代わりにPHQ-9のようなアンケートに答えさせていた。
バーンバウムの研究に参加していたのは、いずれも精神医学の専門家から正式な診断を受けた人ばかりだった。バーンバウムのチームの研究者たちは、各自の診断が下された日付を正確に把握していたことから、患者たちが自身の心の病を知る前に発信したメッセージから予測を立てることができたのだ。
補完的なデータソースになるか
こうしたなか、ペンシルヴェニア大学でコンピューターサイエンスを教える助教授のシャラス・グントゥクは、こうしたアルゴリズムがいかに素晴らしい成果を上げようと、臨床医の代わりに患者を診断することなどとうてい不可能だと警告する。彼はバーンバウムの研究には関与していない。「少なくともわたしが生きている間に、ソーシャルメディアだけを使って人間に診断を下す日が来るとは思えません。あり得ないことです」
しかし、バーンバウムらが開発したものに類するアルゴリズムが、精神医療の分野で重要な役割を担う可能性は残っている。「最近ますます注目が高まっているのが、こうしたアルゴリズムを補完的なデータソースとして活用する方法です。リスクのある人を抽出し、さらなるケアを施したり臨床医から連絡を入れたりする必要があるかどうか判断するために使うのです」と、グントゥクは言う。
ニューヨーク州立大学のシュワルツの指摘によると、精神疾患の診断には科学的な知識以外の要素が求められ、より多くのデータソースを活用することで精度を上げられる可能性があるという。
「いまは1辺の長さからほかの2辺の長さを求める三角測量の要領で、心の健康を測る考え方が主流です」とシュワルツは言う。「しかし、ひとつのツールだけを頼りに心の健康状態を推し量ることはできません」
警告を発するソーシャルメディアという可能性
ソーシャルメディアを見れば、その人の思考や行動の長期にわたる継続的な流れがわかる。このため、診断を下す前に多くの医師がおこなう1時間ほどの問診を補完する効果的な手段となりうるのだ。
そうした問診では、「どうしてもすべてを患者の記憶に頼ろうとしてしまいます。自身に関するさまざまなことを患者に思い出させようとするのです。こうであってほしいという考えにとらわれそうになったとき、医師は自分の偏った考えに気づかなければなりません」と、シュワルツは言う。つまり、患者は主治医が聞きたがっていることを察知しながら語るものだということである。だとすれば、おそらくソーシャルメディアが提供するデータからは、患者の精神状態に対する偏った印象を受けにくいはずだ。
ジョージア工科大学の教授でインタラクティヴコンピューティングが専門のマンマン・ドゥ・チョードゥリーが思い描くのは、ユーザーに精神疾患の発症リスクが生じた場合に警告を発するオプトイン型のソーシャルメディアの実現だ。彼女は今回の研究には関与していないが、ファインスタイン医学研究所のバーンバウムと仕事をしたことがある。
しかし、こうしたシステムはプライヴァシーの問題を引き起こしやすい。個人の精神状態に関するデータが漏洩した場合、保険会社や雇用主に悪用されたり、心の準備ができていない患者に病状を明らかにするよう強要したりすることにもなりかねないからだ。システムをうまく稼働させるには、開発企業にユーザーのデータの扱い方と安全対策を完全に透明化してもらう必要があるだろうと、チョードゥリーは語る。
それでも、そうしたアルゴリズムのおかげで、平均的な流れで診断を受けるより1年半も早く精神疾患の兆候を見抜くことができるなら、人々の暮らしは大きく変わるだろう。「さまざまな症状をこれまでよりずっと早く発見できれば、必ずしも通院を必要とせずに、心の不安を軽減できるほかの仕組みをつくれるかもしれません」と、チョードゥリーは言う。
倫理的なリスクの存在
ソーシャルメディアを使って心の健康を危機から守ろうとする例は、すでに存在している。「フェイスブックとグーグルが、この問題についてある程度の取り組みを進めています」と、ペンシルヴェニア大学のグントゥクは言う。
例えば、ユーザーがGoogle検索で自殺に関連する言葉を検索すると、ほかのどの検索結果よりも先に全米自殺防止ライフラインの電話番号が表示される。またFacebookでは、人工知能（AI）を使って自殺の恐れを示す投稿を検出し、管理者のもとに転送して人間の目でチェックする仕組みをつくっている。投稿内容が現実的なリスクを示していると管理者が判断した場合、Facebookは自殺防止の資料をユーザーに送付したり、法的機関に通報したりできる。
しかし、自殺が明白かつ切迫した危険性を示すものであるのに対し、単に精神疾患の診断を受けるという行為についてはそうでない場合が多い。ソーシャルメディアのユーザーたちは、自殺を防ぐためならプライヴァシーを犠牲にしてもいいと考えるかもしれない。だが、統合失調症の発症を少しばかり早く知るためにそうしたいとは思わないだろう。
「いかなる方法であっても、公的かつ広い範囲で個々の患者の精神疾患を発見しようとする試みは、非常に難しく倫理的にも大きなリスクを伴います」とグントゥクは言う。
デジタルデータと精神医療が結びつく日
ファインスタイン医学研究所のバーンバウムは、派手さはないものの十分に効果を発揮できる活用法がこの研究にはあると見ている。自身も臨床医である彼は、ソーシャルメディアのデータは三角測量的な診断をする治療者たちの役に立つだけでなく、長期にわたる治療で患者の回復状況をモニタリングすることにも役立つだろうと考えている。
「考え方や感じ方、そして行動は動的なものであり、常に変化します。残念ながら、精神医学の現場において医師たちはせいぜい月に一度、その一場面を目にするだけなのです」と、バーンバウムは言う。「この種の情報を取り入れることによって、その人の人生をより包括的に、前後関係を知ったうえで理解できるようになるはずです」
研究者たちの進むべき道は長い。今後もこうしたアルゴリズムを開発し、その倫理的な実用法を考え続けなければならないのだ。しかしバーンバウムは、今後5年から10年のうちに、精神医療の一部としてソーシャルメディアのデータが当たり前に使われるようになるだろうと期待している。
「いつかきっと、デジタルデータと精神医療が本当の意味で結びつく日が来るはずです」と、バーンバウムは言う。「デジタルデータが誰かの心を写す“X線写真”となり、診断や望ましい医療の介入を助ける血液検査の役割を果たすことになるはずです」
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TEXT BY GRACE HUCKINS
TRANSLATION BY MITSUKO SAEKI