Учёные из Университета Пенсильвании разработали нейронную сеть, которая анализирует посты пользователей в Facebook и выявляет наличие депрессии. Диагностика депрессии сложна и не всегда однозначна, поэтому точность работы алгоритма в 70% сопоставима с результатами медицинских скринингов. По словам разработчиков, первые признаки заболевания можно обнаружить за 6 месяцев до постановки диагноза. Более существенные — за 3 месяца.
Предсказание депрессии
Исследователи использовали модель логистической регрессии для анализа постов и предсказания депрессии. Модель анализировала данные 683 пользователей Facebook. У 114 из них был подтверждённый диагноз.
Учёные использовали данные из статусов пациентов за два с половиной года. Для диагностики имела значение лексика, длина, периодичность и частота постов, геотеги. За полгода до постановки диагноза точность предсказания составила 62%, за три месяца — 72%.
Исследователям удалось выявить лексические паттерны, которые возникают у пациентов с депрессивным расстройством. Статусы содержат больше слов, связанных с эмоциональным состоянием и самочувствием. Количество слов в постах и частота постинга тоже увеличиваются.
По мнению учёных, метод способен помочь врачам в ранней диагностике заболеваний. Ненавязчивая оценка эмоционального состояния согласных пациентов с помощью социальных сетей может сочетаться с другими методами скрининга.
