Model AI memprediksi risiko gangguan mental pada anak enam tahun ke depan hanya dari analisis cara mereka menyusun kata-kata.
Ilustrasi dibuat oleh AI.Ringkasan
- Cara anak menyusun kalimat (kata hubung dan tata bahasa) lebih menentukan risiko kesehatan mental dibanding cerita stres itu sendiri.
- Algoritma NLP (Natural Language Processing) terbukti lebih presisi memprediksi depresi dibanding penilaian manual panel pakar medis.
- Metode analisis suara/bahasa ini berpotensi digunakan via rekaman ponsel pintar tanpa perlu tes darah atau pemeriksaan mahal.
CARA seorang anak bercerita ternyata menyimpan informasi yang jauh lebih banyak daripada yang selama ini diduga. Ini seperti diungkap hasil studi yang dipublikasikan di jurnal Nature Mental Health.
Pola bahasa yang digunakan anak ketika menceritakan pengalaman penuh tekanan dapat menjadi petunjuk kuat mengenai kemungkinan mereka mengalami gangguan kesehatan mental di masa depan.
Penelitian yang dipimpin ilmuwan dari Stanford University melibatkan lebih dari 200 anak berusia 9 hingga 13 tahun.
Para peneliti menganalisis rekaman wawancara berdurasi sekitar 90 menit menggunakan empat model natural language processing (NLP), yaitu teknologi kecerdasan buatan yang dirancang untuk memahami bahasa manusia.
Hasilnya, model AI tersebut lebih berhasil memprediksi apakah seorang anak akan mengalami gangguan seperti depresi atau kecemasan enam tahun kemudian.
Itu bila dibandingkan penilaian panel pakar yang sebelumnya menilai tingkat stres anak melalui wawancara yang sama.
Yang paling menarik, bukan isi cerita yang menjadi penentu utama, melainkan cara anak berbicara.
Misalnya, bagaimana mereka menyusun kalimat serta seberapa sering menggunakan kata-kata penghubung sederhana seperti "dan", "tetapi", atau "ke".
Pola bahasa seperti ini ternyata lebih mencerminkan kondisi psikologis dibandingkan sekadar jenis pengalaman buruk yang mereka alami.
Menurut penulis utama penelitian, Chase Antonacci, temuan ini membuka peluang untuk mengembangkan alat skrining kesehatan mental yang murah, mudah digunakan, dan dapat diterapkan dalam skala besar.
Tentu saja, sebelum seseorang benar-benar didiagnosis mengalami gangguan mental.
Selama ini, penilaian risiko kesehatan mental pada anak umumnya bergantung pada wawancara klinis atau pemeriksaan biologis.
Pemeriksaan itu, seperti kadar hormon stres kortisol, respons fisiologis terhadap tekanan, maupun panjang telomer pada kromosom. Metode-metode tersebut memang bermanfaat, tetapi membutuhkan biaya, tenaga ahli, atau peralatan khusus.
Sebaliknya, rekaman suara jauh lebih mudah diperoleh.
Ian Gotlib, profesor psikologi Stanford sekaligus penulis senior penelitian, mengatakan bahwa berbicara merupakan data yang murah dan mudah diakses.
Bahkan, lanjut dia, berbicara berpotensi menjadi prediktor yang lebih kuat dibandingkan sejumlah penanda biologis jika digunakan secara tepat.
Penelitian ini juga menemukan beberapa tema yang berkaitan dengan risiko maupun ketahanan mental.
Cerita tentang kekerasan fisik yang berat, seperti dipukul atau dicekik, serta pengalaman dikucilkan secara ekstrem di lingkungan sosial berkaitan dengan risiko yang lebih tinggi mengalami gangguan mental di kemudian hari.
Sebaliknya, anak-anak yang menceritakan adanya dukungan sosial, keterlibatan dalam olahraga, kegiatan sekolah, maupun pengalaman mendapatkan bantuan dari psikolog atau konselor menunjukkan tanda-tanda ketahanan psikologis yang lebih baik.
Menariknya, menyebut keberadaan layanan kesehatan mental justru menjadi salah satu sinyal perlindungan paling kuat.
Temuan ini sejalan dengan sejumlah penelitian sebelumnya yang menunjukkan bahwa bahasa mencerminkan cara otak memproses emosi dan pengalaman.
Karena itu, pola bahasa kini semakin dipandang sebagai "sidik jari psikologis" yang dapat membantu memahami kondisi mental seseorang.
Meski demikian, para peneliti menegaskan bahwa teknologi ini bukan alat diagnosis. Model AI masih perlu diuji pada kelompok yang lebih besar dan lebih beragam sebelum dapat digunakan dalam praktik klinis.
Selain itu, aspek privasi dan persetujuan penggunaan rekaman suara anak juga menjadi perhatian penting.
Kalau kelak teknologi ini benar-benar diterapkan, mungkin suatu hari anak yang sedang bercerita santai akan membantu dokter mendeteksi masalah jauh sebelum gejalanya terlihat.
Tentu saja, harapannya bukan agar setiap kata dianalisis seperti sedang menjalani interogasi algoritma, karena masa kecil seharusnya tetap menjadi waktu untuk bermain, bukan merasa diawasi oleh "tata bahasa".
Disadur dari EurekAlert – How children talk can indicate risk for future mental health problems yang diakses pada Agustus 2026.
إرسال تعليق