În orice an, depresia afectează mai mult de șase la sută din populația adultă din Statele Unite – aproximativ 16 milioane de persoane – dar mai puțin de jumătate primesc tratamentul de care au nevoie. Ce s-ar întâmpla dacă un algoritm ar putea să scaneze social media și să indice steagurile roșii lingvistice ale bolii înainte ca un diagnostic medical formal să fi fost pus?

„Ceea ce scriu oamenii în social media și online surprinde un aspect al vieții care este foarte greu de accesat altfel în medicină și în cercetare. Este o dimensiune care este relativ neexploatată în comparație cu markerii biofizici ai bolii”, spune H. Andrew Schwartz, profesor asistent în cadrul Departamentului de Informatică al Universității Stony Brook și cercetător principal al World Well-Being Project. „Afecțiuni precum depresia, anxietatea și PTSD, de exemplu, găsești mai multe semnale în modul în care oamenii se exprimă digital.”

Publicată în Proceedings of the National Academy of Sciences, cercetarea lui Schwartz arată că acest lucru este acum mai plauzibil ca niciodată. Analizând datele din social media împărtășite de utilizatori consimțitori de-a lungul lunilor premergătoare unui diagnostic de depresie, cercetătorii de la Universitatea Stony Brook și de la Universitatea din Pennsylvania au descoperit că algoritmul lor ar putea prezice cu exactitate depresia viitoare. Indicatorii afecțiunii au inclus mențiuni de ostilitate și singurătate, cuvinte precum „lacrimi” și „sentimente” și utilizarea mai multor pronume la persoana întâi, cum ar fi „eu” și „mă”.”

De șase ani, cercetătorii din cadrul World Well-Being Project (WWBP), cu sediul în Laboratorul de analiză a limbajului uman de la Stony Brook și în Centrul de psihologie pozitivă de la UPenn, au studiat modul în care cuvintele pe care le folosesc oamenii reflectă sentimentele și mulțumirea lor interioară. În 2014, Johannes Eichstaedt, cercetător fondator al WWBP și bursier postdoctoral la Penn, a început să se întrebe dacă este posibil ca social media să prezică rezultatele în materie de sănătate mintală, în special în cazul depresiei.

„Datele din social media conțin markeri asemănători genomului. Cu metode surprinzător de asemănătoare cu cele folosite în genomică, putem pieptăna datele din social media pentru a găsi acești markeri”, explică Eichstaedt. „Depresia pare a fi ceva destul de detectabil în acest mod; ea schimbă într-adevăr utilizarea social media de către oameni într-un mod în care ceva precum bolile de piele sau diabetul nu o face.”

Eichstaedt și Schwartz au făcut echipă cu colegii Robert J. Smith, Raina Merchant, David Asch și Lyle Ungar de la Centrul Penn Medicine pentru Sănătate Digitală pentru acest studiu. În loc să facă ceea ce au făcut studiile anterioare – să recruteze participanți care să își raporteze singuri depresia – cercetătorii au identificat date de la persoanele care și-au dat consimțământul pentru a împărtăși statusurile de pe Facebook și informațiile din dosarele medicale electronice, apoi le-au analizat folosind tehnici de învățare automată pentru a-i distinge pe cei cu un diagnostic formal de depresie.

Peste 1.200 de persoane și-au dat consimțământul pentru a furniza ambele arhive digitale. Dintre acestea, 114 persoane aveau un diagnostic de depresie în dosarele lor medicale. Cercetătorii au comparat apoi fiecare persoană cu un diagnostic de depresie cu cinci care nu aveau, pentru a acționa ca un control, pentru un eșantion total de 683 de persoane (excluzând una pentru cuvinte insuficiente în cadrul actualizărilor de stare). Ideea a fost de a crea un scenariu cât mai realist posibil pentru a antrena și testa algoritmul cercetătorilor.

„Aceasta este o problemă foarte dificilă”, spune Eichstaedt. „Dacă 683 de persoane se prezintă la spital și 15 la sută dintre ele sunt deprimate, ar putea algoritmul nostru să prezică care dintre ele? Dacă algoritmul spune că nimeni nu a fost deprimat, ar avea o precizie de 85 la sută.”

Pentru a construi algoritmul, Eichstaedt, Smith și colegii săi au analizat 524.292 de actualizări pe Facebook din anii care au precedat diagnosticul pentru fiecare persoană cu depresie și pentru același interval de timp pentru grupul de control. Aceștia au determinat cele mai frecvent folosite cuvinte și fraze, apoi au modelat 200 de subiecte pentru a descoperi ceea ce au numit „markeri de limbaj asociați depresiei”. În cele din urmă, au comparat în ce mod și cât de frecvent au folosit astfel de fraze participanții depresivi față de cei de control.

Au aflat că acești markeri cuprindeau procese emoționale, cognitive și interpersonale, cum ar fi ostilitatea și singurătatea, tristețea și ruminația, și ar putea prezice viitoarea depresie încă de la trei luni înainte de prima documentare a bolii într-un dosar medical.

„Există o percepție conform căreia utilizarea social media nu este bună pentru sănătatea mintală a cuiva, dar s-ar putea dovedi a fi un instrument important pentru diagnosticarea, monitorizarea și, în cele din urmă, tratarea acesteia”, spune Schwartz. „Aici, am arătat că poate fi folosit cu dosarele clinice, un pas spre îmbunătățirea sănătății mintale cu ajutorul social media.”

Eichstaedt vede un potențial pe termen lung în utilizarea acestor date ca o formă de screening discret. „Speranța este că, într-o zi, aceste sisteme de screening pot fi integrate în sistemele de îngrijire”, spune el. „Acest instrument ridică stegulețe galbene; în cele din urmă, speranța este că ați putea direcționa direct persoanele pe care le identifică către modalități de tratament scalabile.”

În ciuda unor limitări ale studiului, inclusiv un eșantion urban distinct și limitări în domeniul în sine – de exemplu, nu fiecare diagnostic de depresie dintr-o fișă medicală îndeplinește standardul de aur pe care îl oferă interviurile clinice structurate – constatările oferă o nouă modalitate potențială de a descoperi și de a obține ajutor pentru cei care suferă de depresie.

.