Новый обзор исследований показал, что искусственный интеллект всё эффективнее выявляет стигматизирующие высказывания, связанные со здоровьем, однако убедительных доказательств того, что он способен снижать уровень стигмы в реальной медицинской практике, пока недостаточно.

Учёные проанализировали 70 исследований, опубликованных в 2016–2025 годах и посвящённых взаимосвязи между ИИ и стигмой, связанной со здоровьем. Результаты, опубликованные в журнале npj Digital Medicine, свидетельствуют о том, что большинство работ сосредоточено на выявлении и измерении стигмы, а не на её устранении.

Стигматизация остаётся серьёзным препятствием для обеспечения равного доступа к медицинской помощи. По мере того как ИИ всё активнее внедряется в здравоохранение, специалисты стремятся понять, помогает ли он бороться с дискриминацией или, напротив, способствует её воспроизведению.

Обзор показал, что методы машинного обучения и обработки естественного языка широко используются для поиска стигматизирующих высказываний на таких платформах, как X, Reddit, Weibo и Facebook. Эти технологии позволяют анализировать огромные массивы данных и выявлять проявления предубеждений, стереотипов и дискриминации.

В то же время исследователи обнаружили, что сами системы ИИ могут усиливать стигму. Некоторые работы показали, что языковые модели и генераторы изображений способны воспроизводить негативные стереотипы, связанные с психическими расстройствами, инвалидностью и другими состояниями здоровья. С развитием больших языковых моделей всё более актуальными становятся вопросы предвзятости алгоритмов, некорректного использования данных и искажения информации.

Авторы выделили четыре основных направления исследований: использование ИИ для измерения стигмы, влияние стигмы на принятие ИИ-технологий, роль ИИ в усилении стигмы и возможности ИИ по её снижению. Из 70 рассмотренных исследований 42 были посвящены выявлению стигмы, тогда как лишь четыре изучали способы её уменьшения.

Эти немногочисленные работы показали, что разговорные ИИ-агенты могут способствовать снижению стигматизирующих установок, особенно если они используют повествование от первого лица о жизни с тем или иным заболеванием. Однако исследователи подчёркивают, что такие результаты пока основаны преимущественно на небольших экспериментальных исследованиях и требуют подтверждения в долгосрочных клинических и общественных проектах.

По мнению авторов обзора, сегодня ИИ остаётся прежде всего инструментом для анализа стигмы, а не её преодоления. Они также отмечают необходимость более разнообразных исследований, включающих широкий спектр заболеваний, различные культурные контексты и реальные оценки эффективности антистигматических ИИ-решений.