Bài đăng trên Facebook sử dụng những từ này có thể dự đoán trầm cảm

Các nhà nghiên cứu đã tạo ra một thuật toán phân tích các bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội để tìm các dấu hiệu ngôn ngữ cho trầm cảm.

Trong bất kỳ năm nào, trầm cảm ảnh hưởng đến hơn sáu phần trăm dân số trưởng thành ở Hoa Kỳ. Một số người mắc bệnh 16 triệu người nhưng chưa đến một nửa nhận được điều trị mà họ cần.

Phân tích dữ liệu truyền thông xã hội mà người dùng đồng ý chia sẻ trong nhiều tháng dẫn đến chẩn đoán trầm cảm, các nhà nghiên cứu nhận thấy thuật toán của họ có thể dự đoán chính xác trầm cảm trong tương lai. Các chỉ số về tình trạng này bao gồm đề cập đến sự thù địch và cô đơn, những từ như cảm xúc nước mắt và cảm xúc, tình nghĩa và sử dụng nhiều đại từ nhân xưng ngôi thứ nhất như Tử I và và tôi.

Những phát hiện xuất hiện trong Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia.

Phương tiện truyền thông xã hội của bạn 'bộ gen'

Những gì mọi người viết trên phương tiện truyền thông xã hội và trực tuyến nắm bắt một khía cạnh của cuộc sống mà y học và nghiên cứu rất khó tiếp cận. Đó là một khía cạnh tương đối chưa được khai thác so với các dấu hiệu sinh lý của bệnh, ông nói. Andrew Andrew Schwartz, trợ lý giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Stony Brook và tác giả bài báo cao cấp. Ví dụ, các điều kiện như trầm cảm, lo lắng và PTSD, bạn tìm thấy nhiều tín hiệu hơn trong cách mọi người thể hiện bản thân bằng kỹ thuật số.

Trong sáu năm, các nhà nghiên cứu trong Dự án Sức khỏe Thế giới (WWBP), có trụ sở tại Trung tâm Tâm lý Tích cực của Đại học Pennsylvania và Phòng thí nghiệm Phân tích Ngôn ngữ Con người của Stony Brook, đã nghiên cứu cách những từ mà mọi người sử dụng phản ánh cảm xúc bên trong và sự hài lòng của họ. Trong 2014, Johannes Eichstaedt, nhà khoa học nghiên cứu sáng lập WWBP và một nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Penn, bắt đầu tự hỏi liệu phương tiện truyền thông xã hội có thể dự đoán kết quả sức khỏe tâm thần, đặc biệt là đối với trầm cảm.


đồ họa đăng ký nội tâm


Dữ liệu truyền thông xã hội có chứa các dấu hiệu gần giống với bộ gen. Với các phương pháp tương tự đáng ngạc nhiên với các phương pháp được sử dụng trong genomics, chúng ta có thể kết hợp dữ liệu truyền thông xã hội để tìm các dấu hiệu này, theo E Estasta giải thích. Trầm cảm có vẻ như là một thứ gì đó khá dễ phát hiện theo cách này; nó thực sự thay đổi việc sử dụng phương tiện truyền thông xã hội của mọi người theo cách mà một thứ như bệnh ngoài da hoặc bệnh tiểu đường không.

Chữ viết trên tường Facebook

Thay vì làm những gì mà các nghiên cứu trước đây đã thực hiện, những người tham gia tuyển dụng đã tự báo cáo họ đã bị trầm cảm. Các nhà nghiên cứu đã xác định dữ liệu từ những người đồng ý chia sẻ trạng thái Facebook và thông tin hồ sơ y tế điện tử, sau đó phân tích các trạng thái bằng cách sử dụng các kỹ thuật học máy để phân biệt với chẩn đoán trầm cảm chính thức.

Đây là công việc ban đầu từ Cơ quan đăng ký Mediome xã hội của chúng tôi từ Trung tâm y tế kỹ thuật số Penn, tham gia phương tiện truyền thông xã hội với dữ liệu từ hồ sơ sức khỏe, chuyên gia nghiên cứu Raina Merchant cho biết. Đối với dự án này, tất cả các cá nhân đều đồng ý, không có dữ liệu nào được thu thập từ mạng của họ, dữ liệu được ẩn danh và các mức độ riêng tư và bảo mật nghiêm ngặt nhất được tuân thủ.

Gần như người dân 1,200 sau đó đồng ý cung cấp cả tài liệu lưu trữ kỹ thuật số. Trong số này, chỉ những người 114 có chẩn đoán trầm cảm trong hồ sơ bệnh án của họ. Sau đó, các nhà nghiên cứu đã kết hợp mọi người có chẩn đoán trầm cảm với năm người không đóng vai trò kiểm soát đối với tổng số mẫu 683 (không bao gồm một từ không đủ từ trong cập nhật trạng thái). Ý tưởng là tạo ra một kịch bản thực tế nhất có thể để đào tạo và kiểm tra thuật toán của các nhà nghiên cứu.

Có một nhận thức rằng sử dụng phương tiện truyền thông xã hội không tốt cho sức khỏe tâm thần của một người, nhưng nó có thể trở thành một công cụ quan trọng để chẩn đoán, theo dõi và cuối cùng điều trị nó.

Đây là một vấn đề thực sự khó khăn, bác Eichstaedt nói. Nếu những người 683 có mặt tại bệnh viện và 15 phần trăm trong số họ bị trầm cảm, liệu thuật toán của chúng tôi có thể dự đoán được cái nào không? Nếu thuật toán nói rằng không có ai bị trầm cảm, thì đó sẽ là chính xác phần trăm 85.

Để xây dựng thuật toán, các nhà nghiên cứu đã xem lại các bản cập nhật Facebook của 524,292 từ những năm trước khi chẩn đoán cho từng cá nhân bị trầm cảm và trong cùng khoảng thời gian để kiểm soát. Họ đã xác định các từ và cụm từ được sử dụng thường xuyên nhất, sau đó mô hình hóa các chủ đề 200 để nói ra những gì họ gọi là các dấu hiệu ngôn ngữ liên quan đến trầm cảm. Hồi cuối cùng, họ so sánh theo cách thức và mức độ thường xuyên bị trầm cảm so với những người tham gia kiểm soát đã sử dụng cụm từ đó.

'Cờ vàng' để chẩn đoán trầm cảm

Họ đã học được rằng những dấu hiệu này bao gồm các quá trình cảm xúc, nhận thức và giữa các cá nhân như thù địch và cô đơn, buồn bã và tin đồn, và có thể dự đoán trầm cảm trong tương lai sớm nhất là ba tháng trước khi có tài liệu đầu tiên về bệnh trong hồ sơ bệnh án.

Có một nhận thức rằng sử dụng phương tiện truyền thông xã hội không tốt cho sức khỏe tâm thần của một người, nhưng nó có thể trở thành một công cụ quan trọng để chẩn đoán, theo dõi và cuối cùng điều trị nó, theo ông Schw Schwartz. Ở đây, chúng tôi đã chỉ ra rằng nó có thể được sử dụng với các hồ sơ lâm sàng, một bước để cải thiện sức khỏe tâm thần với phương tiện truyền thông xã hội.

Eichstaedt nhận thấy tiềm năng lâu dài trong việc sử dụng những dữ liệu này như một hình thức sàng lọc không phô trương để chẩn đoán trầm cảm. Hy vọng là một ngày nào đó, các hệ thống sàng lọc này có thể được tích hợp vào các hệ thống chăm sóc, ông nói. Công cụ này giương cờ vàng; cuối cùng, hy vọng là bạn có thể trực tiếp đưa những người mà nó xác định thành các phương thức điều trị có thể mở rộng.

Mặc dù có một số hạn chế trong nghiên cứu, bao gồm một mẫu đô thị đặc biệt và những hạn chế trong lĩnh vực này, không phải mọi chẩn đoán trầm cảm trong hồ sơ y tế đều đáp ứng tiêu chuẩn vàng mà các cuộc phỏng vấn lâm sàng có cấu trúc cung cấp, ví dụ, phát hiện này cung cấp một cách mới để khám phá và nhận trợ giúp cho những người bị trầm cảm.

nguồn: Đại học Stony Brook

Sách liên quan

at Thị trường InnerSelf và Amazon