No final do ano passado, havia 5,8 milhões de pacientes com doenças mentais na Rússia . O número de transtornos mentais está aumentando a cada ano, o que onera significativamente os sistemas internacionais de saúde. Os cientistas estão procurando ativamente maneiras de diagnosticar doenças precocemente. Um desses métodos foi proposto por pesquisadores americanos usando um dos serviços mais populares do mundo - o Facebook.
A rede social conhece cada um de nós há muito tempo. Mas até onde você pode ir nesse conhecimento se você analisar cuidadosamente as informações pessoais, o tom das mensagens enviadas, a semântica das palavras nas postagens e até mesmo prestar atenção ao filtro selecionado na foto? Acontece que os problemas mentais nos usuários do Facebook podem ser identificados nos estágios iniciais.
Um grupo de pesquisadores do Institute for Medical Research. Feinstein anunciou no início de dezembro a criação de um algoritmo que permite identificar desvios de usuários do Facebook por meio de mensagens e fotos enviadas anteriormente. Os detalhes estão logo abaixo.
Diretor de Pesquisa, Professor Associado do Instituto de Pesquisa Médica em homenagem Feinstein, Michael Birnbaum acredita que o algoritmo criado é muito importante para a detecção e tratamento de doenças. Ele afirma que agora o tratamento é iniciado bem tarde, e tais métodos ajudarão a ver o quadro da doença nos estágios iniciais e se tornarão a base para um início imediato do tratamento.
Como foi o estudo?
Para realizar um estudo em larga escala, a equipe obteve acesso aos dados de 223 usuários voluntários da rede social. O algoritmo de IA analisou mensagens, status e fotos postadas por eles. O objetivo da análise é entender se os voluntários tinham alguma anormalidade: transtorno bipolar ou depressão, transtorno do espectro esquizofrênico ou estado mental geralmente instável.
Os resultados da análise mostraram o seguinte.
- O uso de palavrões caracteriza as pessoas com doença mental.
- O uso frequente no texto dos verbos de percepção: ver, sentir, ouvir, bem como palavras que descrevem emoções negativas, fala de esquizofrenia.
- Tons azulados frios em fotografias estão associados a distúrbios emocionais.
Claro, nem todos os amantes de palavras fortes são pacientes em potencial de um hospital psiquiátrico. Assim como os amantes das cores azul / ciano, eles não têm desvios. Estamos falando de uma combinação de vários fatores que podem servir como um marcador do problema.
Avaliação de resultados
Para avaliar a adequação dos resultados, os pesquisadores recorreram a um indicador generalizado que encontra um compromisso entre falsos positivos para gatilhos e falsos negativos, que também são inevitáveis. Os cientistas receberam uma pontuação de precisão de diagnóstico de 0,65 a 0,77 para seu sistema, dependendo do banco de dados original. Este é um bom resultado. Para entender a avaliação, vamos explicar que a precisão de um algoritmo ideal, sem reações falsas, é 1. A precisão de um algoritmo que tenta fazer um diagnóstico aleatório é 0,5.
De acordo com o professor assistente de ciência da computação da Universidade Estadual de Nova York em Stony Brook, H. Andrew Schwartz, a precisão alcançada é comparável aos resultados do teste padrão do PHQ-9. Portanto, é muito provável que os dados da rede social possam realmente ser usados para rastrear transtornos mentais. A propósito, o teste PHQ-9 pode ser feito online .
Das características importantes do experimento. Cientistas liderados por Birnbaum confirmaram diagnósticos de pacientes de psiquiatras com datas exatas, e passaram a ter acesso a contas na rede social. E analisou informações do passado.
Felizmente, é impossível enviar uma pessoa a uma instituição médica com base apenas em sua forma de comunicação em uma rede social e, em um futuro próximo, é improvável que algo mude a esse respeito. Isso é confirmado por Sharat Guntuku, professor associado do Departamento de Ciência da Computação da Universidade da Pensilvânia. Ele não participou da pesquisa e dá sua opinião independente. Por isso, ele acredita que diante de seus olhos não chegará um momento em que apenas dados de redes sociais serão usados para diagnósticos. Mas há boas notícias, pois essas informações podem se tornar uma fonte de dados adicionais, ajudando a identificar pessoas em risco.
Os benefícios da mídia social
Os próprios cientistas da fonte dizem que diagnosticar doenças mentais é uma ciência imprecisa. Ele pode ser qualitativamente melhorado e desenvolvido com a adição de novas fontes de dados. As redes sociais podem se tornar uma dessas ferramentas. Por que eles são úteis para psiquiatras? O mesmo Facebook fornece um registro contínuo dos pensamentos e ações de uma pessoa por um período de tempo bastante longo. Esses dados podem fornecer valor agregado e enriquecer o conhecimento do médico sobre o paciente. Tradicionalmente, os psiquiatras recebem informações e diagnosticam os pacientes em entrevistas clínicas de uma hora.
Além disso, os dados do Facebook podem ajudar a monitorar a condição do paciente durante a fase de tratamento / recuperação de longo prazo. Emoções, sentimentos e pensamentos dos pacientes são muito dinâmicos, mas os psiquiatras, na melhor das hipóteses, fazem cortes uma vez por mês. O rastreamento dos dados pessoais de alimentação dos pacientes ajudará os médicos a obter uma imagem melhor e ajustar o tratamento.
Sobre o que mais o Facebook não fala?
O caso descrito está longe de ser a primeira vez que os médicos recorreram às redes sociais.
Os pesquisadores já usaram status do Facebook , tweets no Twitter e postagens do Reddit para diagnosticar depressão, transtorno de déficit de atenção e transtorno de hiperatividade.
Para analisar o status do Facebook, os médicos usaram dados de 114 pacientes com diagnóstico confirmado de depressão. Com base na data do diagnóstico oficial, os pesquisadores analisaram todas as postagens e status dos usuários até aquele momento.
O modelo de previsão de diagnóstico levou em consideração as seguintes informações:
- comprimento da mensagem;
- frequência de publicações;
- um período de tempo;
- dados demográficos.
Os resultados do estudo mostraram que o Facebook fornece a mesma precisão de previsão que outros testes de autodiagnóstico já conhecidos para depressão.
Os cientistas fontes nomearam marcadores de linguagem emocional do humor depressivo:
- descrição do estado de tristeza;
- hostilidade pronunciada;
- lágrimas, choro, dor;
- menção de solidão e palavras: saudades, muito, criança;
- emoções negativas com palavras que ocorrem com frequência: smh, f * ck, ódio.
Além disso, as pessoas com transtorno depressivo usavam mais pronomes de primeira pessoa de uma única pessoa, o que está associado à preocupação com elas mesmas e sua condição.
Além disso, o estudo descobriu que o número médio anual de palavras nas mensagens era 1.424 a mais para usuários que foram diagnosticados com transtorno mental.
