昨年末現在、ロシア には580万人の精神疾患の患者がいます。精神障害の数は年々増加しており、国際的な医療システムに大きな負担をかけています。科学者たちは、病気を早期に診断する方法を積極的に探しています。これらの方法の 1つは、世界で最も人気のあるサービスの1つであるFacebookを使用してアメリカの研究者によって提案されました。
ソーシャルネットワークは、私たち一人一人に長い間親しまれてきました。しかし、個人情報、送信されたメッセージのトーン、投稿内の単語のセマンティクスを注意深く分析し、写真で選択されたフィルターに注意を払うと、この知識をどこまで理解できるでしょうか。 Facebookユーザーの精神的な問題は早い段階で特定できることがわかりました。
医学研究所の研究者グループ。 Feinsteinは、12月初旬に、以前に送信されたメッセージと写真を使用してFacebookユーザーからの逸脱を識別できるようにするアルゴリズムの作成を発表しました。詳細は以下のとおりです。
リサーチディレクター、医学研究所の准教授にちなんで名付けられました Feinstein、Michael Birnbaumは、作成されたアルゴリズムが障害の検出と治療にとって非常に重要であると考えています。彼は、現在治療がかなり遅れて開始されており、そのような方法は初期段階で病気の全体像を見るのに役立ち、治療の即時開始の基礎になると主張しています。
研究はどのように進みましたか？
大規模な調査を実施するために、チームはソーシャルネットワークの223人のボランティアユーザーからデータへのアクセスを取得しました。AIアルゴリズムは、投稿されたメッセージ、ステータス、写真を分析しました。分析の目的は、ボランティアに異常があったかどうかを理解することです：双極性障害またはうつ病、統合失調症スペクトラム障害、または一般的に不安定な精神状態。
分析結果は以下のとおりです。
- 卑猥な言葉の使用は精神病の人々を特徴づけます。
- 知覚の動詞のテキストで頻繁に使用される：見る、感じる、聞く、そして否定的な感情を説明する言葉は、統合失調症について話します。
- 写真の冷たい青みがかった色合いは、感情的な混乱に関連しています。
もちろん、強い言葉を愛するすべての人が精神病院の潜在的な患者であるわけではありません。青/シアン色の愛好家のように、彼らは逸脱がありません。問題のマーカーとして役立つ可能性のあるいくつかの要因の組み合わせについて話し合っています。
結果の評価
得られた結果の妥当性を評価するために、研究者は、トリガーの誤検知と誤検知の間の妥協点を見つける一般化された指標に頼りました。これも避けられません。科学者は、元のデータベースに応じて、システムの診断精度スコア0.65〜0.77を受け取りました。これは良い結果です。評価を理解するために、誤った反応のない理想的なアルゴリズムの精度は1であると説明しましょう。ランダムに診断を行おうとするアルゴリズムの精度は0.5です。
ニューヨーク州立大学ストーニーブルック校のコンピューターサイエンスの助教授であるH.アンドリューシュワルツ氏によると、達成された精度は標準のPHQ-9テストの結果に匹敵します。したがって、ソーシャルネットワークからのデータを実際に使用して精神障害をスクリーニングできる可能性が高いです。ちなみに、PHQ-9テストはオンラインで受けることができ ます。
実験の重要な特徴のうち。 Birnbaumが率いる科学者は、正確な日付で精神科医からの患者の診断を確認し、その後、ソーシャルネットワーク上のアカウントにアクセスできるようになりました。そして、過去の情報を分析しました。
幸いなことに、ソーシャルネットワークでのコミュニケーションの仕方だけでは医療機関に人を送ることは不可能であり、近い将来、この点で何かが変わる可能性は低いです。これは、ペンシルベニア大学のコンピューターサイエンス学部の准教授であるSharatGuntukuによって確認されています。彼は研究に参加せず、彼の独立した意見を述べています。したがって、彼の目の前では、ソーシャルネットワークからのデータのみが診断に使用される時代は到来しないと彼は信じています。しかし、この情報が追加データのソースになり、危険にさらされている人々を特定するのに役立つ可能性があるため、朗報があります。
ソーシャルメディアのメリット
サイエンティスト自身は、精神疾患の診断は不正確な科学であると述べています。新しいデータソースを追加することで、質的に改善および開発できます。ソーシャルネットワークは、そのようなツールの1つになる可能性があります。なぜ彼らは精神科医に役立つのですか？同じFacebookは、かなり長期間にわたって人の考えや行動を継続的に記録します。これらのデータは、付加価値を提供し、患者に関する医師の知識を豊かにすることができます。伝統的に、精神科医は1時間の臨床面接で情報を受け取り、患者を診断します。
さらに、Facebookのデータは、長期的な治療/回復段階で患者の健康状態を監視するのに役立ちます。患者の感情、感情、思考は非常にダイナミックですが、精神科医はせいぜい月に一度カットを行います。患者の個人的な飼料データを追跡することは、医師がより良い状況を把握し、治療を調整するのに役立ちます。
Facebookは他に何について沈黙していますか？
説明されているケースは、医師がソーシャルメディアに目を向けたのは初めてではありません。
研究者はすでに Facebookのステータス、Twitterのツイート、Redditの投稿を使用して、うつ病、注意力不足の活動亢進障害の診断を行っています。
Facebookのステータスを分析するために、医師はうつ病の診断が確認された114人の患者からのデータを使用しました。公式診断の日付に基づいて、研究者はそれまでのすべての投稿とユーザーステータスを分析しました。
診断予測モデルでは、次の情報が考慮されました。
- メッセージの長さ;
- 出版の頻度;
- 一定期間;
- 人口統計データ。
研究の結果は、Facebookが他の既知のうつ病の自己診断テストと同じ予測精度を与えることを示しました。
ソース
科学者は、うつ病の気分の感情的な言語マーカーに名前を付けました：
- 悲しみの状態の説明;
- 顕著な敵意;
- 涙、泣き、痛み;
- 孤独と言葉の言及：ミス、たくさん、子供;
- 一般的な言葉による否定的な感情：smh、f * ck、hate。
また、うつ病性障害のある人は、一人称の一人称の発音を多く使用しました。これは、自分自身と自分の状態へのこだわりに関連しています。
さらに、この調査では、最終的に精神障害と診断されたユーザーの場合、メッセージ内の平均年間単語数が1,424多いことがわかりました。
