در سال‌های اخیر، سلامت روان نوجوانان به یکی از دغدغه‌های اصلی جوامع تبدیل شده است. در این میان، فناوری و به‌ویژه هوش مصنوعی نقش پررنگی در کمک به شناسایی و پیشگیری از مشکلات روانی پیدا کرده‌اند. یکی از پروژه‌های پیشگام در این زمینه SuiSensor نام دارد؛ اپلیکیشنی که توسط یک دانش‌آموز دبیرستانی به نام Siddhu Pachipala در ایالت تگزاس آمریکا طراحی شده است. هدف این پروژه، استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص زودهنگام خطر خودکشی و ارائه راهکارهای حمایتی است.

 انگیزه و شکل‌گیری ایده

Pachipala زمانی به فکر ساخت چنین ابزاری افتاد که متوجه شد بسیاری از همکلاسی‌ها و نوجوانان اطرافش از مشکلات روحی رنج می‌برند اما کسی زود متوجه علائم نمی‌شود. او دریافت که نوجوانان اغلب ناراحتی خود را نه با رفتارهای مستقیم، بلکه در نوشته‌ها و پیام‌هایشان نشان می‌دهند. همین موضوع جرقه‌ای شد تا او به این بیندیشد که شاید بتوان با تحلیل نوشتار و ردپای دیجیتال افراد، نشانه‌های اولیه خطر را شناسایی کرد.

 عملکرد SuiSensor چگونه است؟

SuiSensor یک اپلیکیشن مبتنی بر هوش مصنوعی است که از کاربران می‌خواهد چند جمله درباره احساسات یا وضعیت خود بنویسند. سپس با استفاده از مدل‌های زبانی و پردازش متن، برنامه میزان خطر را تخمین می‌زند.

در نمونه اولیه، Pachipala از متون روزانه (journal entries) مربوط به بزرگسالان استفاده کرد تا مدلش را آموزش دهد. نتایج اولیه نشان داد که دقت این سیستم در تشخیص الگوهای خطر حدود ۹۸ درصد است.

ویژگی مهم دیگر SuiSensor این است که تنها هشدار نمی‌دهد، بلکه در صورت تشخیص خطر، کاربر را به مراکز مشاوره و خدمات درمانی نزدیک خود ارجاع می‌دهد تا بتواند کمک فوری دریافت کند.

 اهمیت پروژه برای آموزش و جامعه

پروژه SuiSensor نشان داد که هوش مصنوعی می‌تواند فراتر از کاربردهای صنعتی و تجاری، در حمایت از سلامت روان انسان‌ها نیز نقش مؤثر ایفا کند. در محیط‌های آموزشی، چنین ابزارهایی می‌توانند به معلمان و مشاوران کمک کنند تا پیش از آن‌که یک دانش‌آموز وارد بحران شود، از وضعیت او آگاه شوند و مداخله‌ی انسانی به‌موقع انجام شود.

در دوره‌هایی که دانش‌آموزان تحت فشار زیاد قرار می‌گیرند — مثل زمان امتحانات یا پروژه‌های سنگین — چنین سیستم‌هایی می‌توانند با تحلیل نوشته‌ها، به‌عنوان زنگ خطر اولیه برای مشکلات روانی عمل کنند.

 چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی

هرچند نتایج این پروژه بسیار امیدوارکننده است، اما چالش‌هایی نیز وجود دارد:

• دقت مدل: پیش‌بینی وضعیت روانی افراد تنها بر اساس متن بسیار دشوار است. احتمال مثبت یا منفی کاذب (تشخیص اشتباه خطر یا نبود خطر) همیشه وجود دارد.

• حریم خصوصی: داده‌های متنی افراد باید با نهایت دقت محافظت شوند تا از آن برای نظارت یا کنترل استفاده نادرست نشود.

• جایگزین انسان نیست: هیچ سیستم هوشمندی نمی‌تواند جای گفت‌وگو با یک انسان، همدلی، یا درمان حرفه‌ای را بگیرد. SuiSensor تنها ابزاری برای حمایت اولیه است.

Pachipala قصد دارد در دوران دانشگاه، این پروژه را گسترش دهد و مدل را با داده‌های متنوع‌تر و واقعی‌تر آموزش دهد تا بتواند در مقیاس وسیع‌تری مورد استفاده قرار گیرد. هدف نهایی او ساخت یک سیستم هوشمند است که بتواند در مدارس، دانشگاه‌ها و حتی شبکه‌های اجتماعی به‌عنوان سامانه هشدار زودهنگام سلامت روان فعالیت کند.

با رشد چنین پروژه‌هایی، می‌توان آینده‌ای را تصور کرد که در آن هوش مصنوعی نه تنها مغز ماشین‌ها، بلکه نگهبان احساسات انسان‌ها نیز باشد.