À la fin de l'année dernière, il y avait 5,8 millions de patients atteints de maladie mentale en Russie . Le nombre de troubles mentaux augmente d'année en année, ce qui alourdit considérablement les systèmes de santé internationaux. Les scientifiques recherchent activement des moyens de diagnostiquer précocement les maladies. L'une de ces méthodes a été proposée par des chercheurs américains utilisant l'un des services les plus populaires au monde - Facebook.
Le réseau social connaît depuis longtemps chacun de nous de très près. Mais jusqu'où pouvez-vous aller dans cette connaissance si vous analysez attentivement les informations personnelles, le ton des messages envoyés, la sémantique des mots dans les messages, et même faites attention au filtre sélectionné sur la photo? Il s'avère que les problèmes mentaux des utilisateurs de Facebook peuvent être identifiés dès les premiers stades.
Un groupe de chercheurs de l'Institut de recherche médicale. Feinstein a annoncé début décembre la création d'un algorithme permettant d'identifier les écarts des utilisateurs de Facebook à l'aide de messages et de photos précédemment envoyés. Les détails sont juste en dessous.
Directeur de recherche, professeur agrégé à l'Institut de recherche médicale nommé d'après Feinstein, Michael Birnbaum estime que l'algorithme créé est très important pour la détection et le traitement des troubles. Il affirme que le traitement commence maintenant assez tardivement et que de telles méthodes aideront à voir le tableau de la maladie à un stade précoce et deviendront la base du début immédiat du traitement.
Comment la recherche s'est-elle déroulée?
Pour mener une étude à grande échelle, l'équipe a obtenu l'accès aux données de 223 utilisateurs bénévoles du réseau social. L'algorithme AI a analysé les messages, les statuts et les photos publiés par eux. Le but de l'analyse est de comprendre si les volontaires présentaient des anomalies: trouble bipolaire ou dépression, trouble du spectre schizophrénique ou état mental généralement instable.
Les résultats de l'analyse ont montré ce qui suit.
- L'utilisation de mots obscènes caractérise les personnes atteintes de maladie mentale.
- L'utilisation fréquente dans le texte des verbes de perception: voir, ressentir, entendre, ainsi que des mots décrivant des émotions négatives, parle de schizophrénie.
- Les teintes bleuâtres froides des photographies sont associées à des troubles émotionnels.
Bien sûr, tous les amateurs de mots forts ne sont pas des patients potentiels d'un hôpital psychiatrique. Tout comme les amateurs de couleurs bleu / cyan, ils n'ont aucun écart. Nous parlons d'une combinaison d'un certain nombre de facteurs qui peuvent servir de marqueur du problème.
Évaluation des résultats
Pour évaluer l'adéquation des résultats obtenus, les chercheurs ont eu recours à un indicateur généralisé qui trouve un compromis entre les faux positifs pour les déclencheurs et les faux négatifs, qui sont également inévitables. Les scientifiques ont reçu un score de précision du diagnostic de 0,65 à 0,77 pour leur système, en fonction de la base de données d'origine. C'est un bon résultat. Pour comprendre l'évaluation, expliquons que la précision d'un algorithme idéal, sans fausses réactions, est de 1. La précision d'un algorithme tentant de poser un diagnostic au hasard est de 0,5.
Selon le professeur adjoint d'informatique à l'Université d'État de New York à Stony Brook, H. Andrew Schwartz, la précision obtenue est comparable aux résultats du test PHQ-9 standard. Par conséquent, il est fort probable que les données du réseau social puissent effectivement être utilisées pour dépister les troubles mentaux. En passant, le test PHQ-9 peut être passé en ligne .
Des caractéristiques importantes de l'expérience. Les scientifiques dirigés par Birnbaum avaient confirmé des diagnostics de patients par des psychiatres avec des dates exactes, et ont eu accès à des comptes sur le réseau social par la suite. Et analysé les informations du passé.
Heureusement, il est impossible d'envoyer une personne dans un établissement médical sur la seule base de son mode de communication dans un réseau social, et dans un proche avenir, il est peu probable que quelque chose change à cet égard. Ceci est confirmé par Sharat Guntuku, professeur agrégé du département d'informatique de l'Université de Pennsylvanie. Il n'a pas participé à la recherche et donne son opinion indépendante. Ainsi, il estime que sous ses yeux, il ne viendra pas un moment où seules les données des réseaux sociaux seront utilisées pour le diagnostic. Mais il y a de bonnes nouvelles, car ces informations peuvent devenir une source de données supplémentaires, permettant d'identifier les personnes à risque.
Les avantages des médias sociaux
scientifiques eux-mêmes affirment que le diagnostic de la maladie mentale est une science imprécise. Il peut être amélioré et développé qualitativement en ajoutant de nouvelles sources de données. Les réseaux sociaux peuvent devenir l'un de ces outils. Pourquoi sont-ils utiles pour les psychiatres? Le même Facebook fournit un enregistrement continu des pensées et des actions d'une personne pendant une période assez longue. Ces données peuvent apporter une valeur ajoutée et enrichir les connaissances du médecin sur le patient. Traditionnellement, les psychiatres reçoivent des informations et diagnostiquent les patients lors d'entretiens cliniques d'une heure.
De plus, les données Facebook peuvent aider à surveiller l'état du patient pendant la phase de traitement / récupération à long terme. Les émotions, les sentiments, les pensées des patients sont très dynamiques, mais les psychiatres, au mieux, font une coupure une fois par mois. Le suivi des données d'alimentation personnelles des patients aidera les médecins à avoir une meilleure image et à ajuster le traitement.
De quoi Facebook est-il silencieux d'autre?
Le cas décrit est loin d'être la première fois que les médecins se sont tournés vers les médias sociaux.
Les chercheurs ont déjà utilisé les statuts Facebook , les tweets sur Twitter et les publications de Reddit pour diagnostiquer la dépression, le trouble d'hyperactivité avec déficit de l'attention.
Pour analyser les statuts Facebook, les médecins ont utilisé les données de 114 patients avec un diagnostic confirmé de dépression. Sur la base de la date du diagnostic officiel, les chercheurs ont analysé tous les messages et les statuts d'utilisateurs jusqu'à ce moment-là.
Le modèle de prédiction du diagnostic a pris en compte les informations suivantes:
- longueur du message;
- fréquence des publications;
- une période de temps;
- données démographiques.
Les résultats de l'étude ont montré que Facebook donne la même précision de prédiction que d'autres tests d'autodiagnostic déjà connus pour la dépression.
Source Les
scientifiques ont nommé des marqueurs du langage émotionnel de l'humeur dépressive:
- description de l'état de tristesse;
- hostilité prononcée;
- larmes, pleurs, douleur;
- mention de la solitude et des mots: miss, beaucoup, enfant;
- émotions négatives avec des mots fréquents: smh, f * ck, haine.
En outre, les personnes atteintes de trouble dépressif utilisaient plus de pronoms à la première personne à une seule personne, ce qui est lié à leur préoccupation pour eux-mêmes et leur état.
En outre, l'étude a révélé que le nombre annuel moyen de mots dans les messages était de 1 424 de plus pour les utilisateurs qui ont finalement été diagnostiqués avec un trouble mental.
