Анализируй Facebook: ИИ научили диагностировать психические заболевания пользователей по их сообщениям

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.

Прежде чем перейти к статье, хочу вам представить, экономическую онлайн игру Brave Knights, в которой вы можете играть и зарабатывать. Регистируйтесь, играйте и зарабатывайте!


На конец прошлого года в России насчитывалось 5,8 млн пациентов с психическими заболеваниями. Количество психических расстройств растет из года в год, что заметно обременяет международные системы здравоохранения. Ученые активно ищут способы ранней диагностики болезней. Один из таких методов предложили американские исследователи, обратившись к одному из самых популярных сервисов в мире — Facebook.

Социальная сеть уже давно знакома с каждым из нас очень близко. Но как далеко можно дойти в этом знании, если тщательно проанализировать личную информацию, тон отправляемых сообщений, семантику слов в постах и даже обратить внимание на выбранный фильтр на фото? Оказывается, проблемы с психикой у пользователей Facebook можно идентифицировать на самых ранних стадиях.

Группа исследователей из Института медицинских исследований им. Файнштейна в начале декабря сообщила о создании алгоритма, дающего возможность идентифицировать отклонения у пользователей Facebook, используя отправленные ранее сообщения и фотографии. О подробностях — чуть ниже.

Руководитель исследования, доцент Института медицинских исследований им. Файнштейна Майкл Бирнбаум (Michael Birnbaum) считает, что созданный алгоритм очень важен для выявления и лечения расстройств. Он утверждает, что сейчас лечение начинают достаточно поздно, а подобные способы помогут увидеть картину болезни на ранних стадиях и станут основанием для незамедлительного начала лечения.

Как проходило исследование?


Источник

Для проведения масштабного исследования команда получила доступ к данным 223 добровольцев-пользователей социальной сети. Алгоритм ИИ проанализировал сообщения, статусы и опубликованные ими фотографии. Цель анализа — понять, были ли у добровольцев какие-либо отклонения: биполярное расстройство или депрессия, расстройство шизофренического спектра или в целом нестабильное психическое состояние.

Результаты анализа показали следующее.

  • Употребление нецензурных слов характеризует людей с психическим заболеванием.
  • Частое использование в тексте глаголов восприятия: видеть, чувствовать, слышать, а также слов, описывающих отрицательные эмоции, говорит о шизофрении.
  • Холодные голубоватые оттенки на фотографиях связаны с нарушением эмоционального состояния.

Конечно, далеко не все любители крепкого словца — потенциальные пациенты психиатрической лечебницы. Так же, как и любители синего/голубого цветов не имеют отклонений. Речь идет о совокупности ряда факторов, которые могут служить маркером проблемы.

Оценка результатов


Для оценки адекватности полученных результатов исследователи прибегли к обобщенному показателю, который находит компромисс между ложными срабатываниями на триггеры и ложными отрицаниями, которые также неизбежны. Ученые получили для своей системы оценку точности постановки диагноза от 0,65 до 0,77 в зависимости от исходной базы данных. Это неплохой результат. Для понимания выставления оценки поясним, что точность идеального алгоритма, без ложных реакций равна 1. Точность алгоритма, пытающегося выставить диагноз наугад — 0,5.

По словам доцента информатики в Университете штата Нью-Йорк в Стоуни-Брук (State University of New York at Stony Brook), Х.Эндрю Шварца достигнутая точность сопоставима с результатами стандартного теста PHQ-9. Поэтому весьма вероятно, что данные социальной сети действительно могут быть использованы для скрининга психических расстройств. Кстати, тест PHQ-9 можно пройти онлайн.

Из важных особенностей эксперимента. Ученые во главе с Бирнбаумом имели на руках подтвержденные диагнозы пациентов от психиатров с точными датами, а получили доступ к аккаунтам в социальной сети уже после. И анализировали информацию из прошлого.

К счастью, отправить человека в медицинское учреждение на основании только его манеры общения в социальной сети нельзя и в ближайшее время вряд ли что-то в этом отношении изменится. Это подтверждает и доцент кафедры информатики Пенсильванского университета Шарат Гунтуку. Он не принимал участие в исследование и дает свое независимое мнение. Так вот, он верит, что на его глазах не наступит время, когда только данные социальных сетей будут использовать для диагностики. Но есть и хорошие новости, так как эти сведения могут стать источником дополнительных данных, помогут выявить людей из группы риска.

Польза социальных сетей


Источник

Сами ученые говорят, что диагностика психических заболеваний — это неточная наука. Ее можно качественно улучшить и развить, добавив новые источники данных. Одним из таких инструментов могут стать социальные сети. В чем их полезность для психиатров? Тот же Facebook обеспечивает непрерывную запись мыслей и действий человека в течение достаточно длинного периода времени. Эти данные могут дать дополнительную полезность и обогатить сведения врача о пациенте. Традиционно психиатры получают сведения и ставят диагнозы пациентам на часовых клинических интервью.

Кроме того, данные Facebook могут помочь вести мониторинг состояния пациента на этапе долгосрочного лечения/выздоровления. Эмоции, чувства, мысли пациентов очень динамичны, но психиатры, в лучшем случае, делают срез раз в месяц. Отслеживание данных личной ленты пациентов поможет врачам получать более полную картину и корректировать лечение.

О чем еще молчит Facebook?


Описанные случай далеко не первый, когда врачи обратились к социальным медиа.
Исследователи уже использовали статусы Facebook, твиты в Twitter и cообщения Reddit для постановки диагнозов: депрессия, синдром дефицита внимания, гиперактивности.

Для проведения анализа статусов в Facebook врачи использовали данные 114 пациентов с подтвержденным диагнозом — депрессия. Опираясь на дату официальной постановки диагноза, исследователи проанализировали все посты и статусы пользователей до этого времени.

Модель прогнозирования диагноза учитывала следующие сведения:

  • длина сообщения;
  • частота публикаций;
  • временной период;
  • демографические данные.

Результаты исследования показали, что Facebook дает такую же точность прогнозов, как и другие уже известные тесты самодиагностики депрессии.

10 тем, наиболее тесно связанных с будущим диагнозом депрессия
Источник


Ученые назвали эмоциональными языковыми маркерами депрессивного настроения:

  • описание состояния грусти;
  • выраженную враждебность;
  • слёзы, плач, боль;
  • упоминание одиночества и слов: скучаю, много, ребенок;
  • негативные эмоции с часто встречающимися словами: smh, f*ck, hate.

Также люди с депрессивным расстройством больше использовали местоимений от первого лица единственного лица, что связано с их озабоченностью собой и своим состоянием.

Помимо этого, исследование выявило, что среднегодовое количество слов в сообщениях было на 1424 больше у пользователей, у которых в итоге был подтвержден диагноз психического расстройства.

Источник: https://habr.com/ru/company/selectel/blog/533228/


Интересные статьи

Интересные статьи

Привет! На связи РосКомСвобода! Хотим поделиться с вами хорошими новостями. Мы выпустили исследование «Рейтинг соблюдения цифровых прав популярными веб-сервисами Рунета — 2020». И Habr (как это у...
OTP расшифровывается как Open Telecom Platform; так исторически сложилось, потому что платформа создавалась для нужд и на деньги Ericsson. Но, в принципе, это название имеет примерно столько же к...
Вам приходилось сталкиваться с ситуацией, когда сайт или портал Битрикс24 недоступен, потому что на диске неожиданно закончилось место? Да, последний бэкап съел все место на диске в самый неподходящий...
Получить трафик для интернет-магазина сегодня не проблема. Есть много каналов его привлечения: органическая выдача, контекстная реклама, контент-маркетинг, RTB-сети и т. д. Вопрос в том, как вы распор...
Всем привет! Меня зовут Дмитрий Фисько, я разрабатываю Yandex Mobile Ads SDK. Наша библиотека предназначена для монетизации мобильных приложений на платформе Android и iOS. Сегодня я хочу рассказ...