Diagnosticare la depressione dall’analisi degli stati di Facebook

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Facebook (Luis Lamboy Jr)

Ogni anno, il 7-26% della popolazione statunitense sperimenta depressione, di cui solo il 13-49% riceve un trattamento minimamente adeguato. Entro il 2030, si prevede che i disordini depressivi unipolari saranno la principale causa di disabilità nei paesi ad alto reddito. La Task Force dei servizi preventivi statunitensi raccomanda di selezionare gli adulti con depressione in circostanze in cui è possibile offrire diagnosi accurate, trattamento e follow-up. Questi alti tassi di sottodiagnosi e sottotrattamento suggeriscono che le procedure esistenti per lo screening e l’identificazione dei pazienti depressi sono inadeguate. Sono necessari nuovi metodi per identificare e trattare i pazienti con depressione. Usando i dati del linguaggio di Facebook in un campione di pazienti consenzienti che si sono presentati ad un singolo dipartimento di emergenza, uno studio appena pubblicato su Proceedings of the National Academy of Sciences ha costruito un metodo per predire la prima documentazione di una diagnosi di depressione nella cartella clinica elettronica (EMR). Ricerche precedenti hanno dimostrato la fattibilità dell’utilizzo di Twitter e dei dati relativi alla lingua e all’attività di Facebook per predire depressione, depressione postpartum, suicidalità e disturbo da stress post-traumatico, basandosi sull’auto-segnalazione di diagnosi su Twitter o risposte dei partecipanti a sondaggi per stabilire lo stato di salute mentale dei partecipanti. In contrasto con questo lavoro precedente basato sull’autovalutazione, hanno stabilito una diagnosi di depressione usando codici medici da un EMR. I pazienti in un singolo dipartimento di emergenza accademico urbano (ED) sono stati invitati a condividere l’accesso alle loro cartelle cliniche e gli stati di Facebook. Hanno usato codici di classificazione internazionale delle malattie (ICD) relativi alla depressione nelle cartelle cliniche dei pazienti per la diagnosi di depressione, che la ricerca precedente ha dimostrato essere affidabile con moderata accuratezza. Dei pazienti arruolati nello studio, 114 avevano una diagnosi di depressione nei loro registri medici. Per questi pazienti, hanno determinato la data in cui è stata registrata la prima documentazione di una diagnosi di depressione nell’EMR del sistema ospedaliero. Hanno analizzato i dati di Facebook generati da ciascun utente prima di questa data, cercando di simulare uno scenario di screening realistico, e così, per ognuno di questi 114 pazienti, hanno identificato 5 pazienti a controllo casuale senza una diagnosi di depressione nell’EMR, esaminando solo i dati di Facebook che hanno creato prima della prima data corrispondente del paziente depresso diagnosi registrata di depressione. Questo ha permesso di confrontare i dati dei pazienti depressi e di controllo nello stesso arco di tempo e di modellare la prevalenza della depressione nella popolazione più ampia. Per capire meglio il linguaggio specifico di chi è a rischio di depressione, i neuroscienziati hanno confrontato gli stati di centinaia di soggetti con una diagnosi di depressione con dei controlli sani. Hanno osservato che un linguaggio emozionale appartenente a persone a rischio di depressione hanno delle parole o delle espressioni ricorrenti. Ad esempio in un umore depresso ricorrono “lacrime, pianto, dolore”, mentre per la sensazione di solitudine è ripetuta “mancanza” e per l’ostilità “odio”. Inoltre i depressi tendono a ripetere più volte l’uso del pronome personale alla prima persona “io” come a sottolineare un preoccupazione per il sé. Sebbene ci sia una sostanziale evidenza che il ripetuto uso del pronome personale alla prima persona nelle scritture private sia associato alla depressione, questo nuovo articolo estende il concetto anche a contesti semi publici come i social media. Dal punto di vista cognitivo, si pensa che la depressione sia associata alla perseverazione e alla ruminazione, in particolare su informazioni auto-pertinenti, che si manifestano come preoccupazione e ansia quando sono rivolte al futuro. In linea con queste concettualizzazioni, hanno osservato marcatori del linguaggio che suggerivano un aumento della ruminazione (mente, molto) e ansia (paura, turbamento, preoccupazione). La crescita dei social media e il continuo miglioramento degli algoritmi di apprendimento automatico suggeriscono che i metodi di screening basati sulla social media per la depressione possono diventare sempre più fattibili e più accurati. Questo studio illustra come le tecnologie di rilevamento basate sui social media possano ottimizzare la diagnosi all’interno di un aspetto della salute. Il contributo chiave di questo studio è che collega le diagnosi di salute mentale con i contenuti dei social media e che ha usato questo collegamento per rivelare associazioni tra il contenuto e i sintomi di una condizione prevalente, sottodiagnosticata e curabile. Ciò suggerisce che, un giorno, l’analisi del linguaggio dei social media potrebbe servire come strumento di diagnosi per l’identificazione di individui depressi. Insieme alla crescente sofisticazione, accessibilità ed efficacia dei trattamenti supportati dalla tecnologia per la depressione, l’individuazione e il trattamento della malattia mentale potrebbero presto incontrare le persone negli spazi digitali che già abitano.

Daniele Corbo

Bibliografia: “Facebook language predicts depression in medical records” Johannes C. Eichstaedt, Robert J. Smith, Raina M. Merchant, Lyle H. Ungar, Patrick Crutchley, Daniel Preoţiuc-Pietro, David A. Asch, H. Andrew Schwartz. Proceedings of the National Academy of Sciences Oct 2018, 201802331;

6 commenti Aggiungi il tuo

  1. Lucy the Wombat ha detto:

    Una volta non ricordo cosa stessi facendo, ma Facebook mi ha fatto uscire un pannello in cui mi chiedeva se avessi bisogno di aiuto 😅

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    1. chissà che parole digitavi!!!

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  2. Le perle di R. ha detto:

    Ci tengono sotto controllo su diversi aspetti. E non sempre è un bene.

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    1. In realtà i partecipanti allo studio erano consensienti, anche se sono certo ai fini del marketing controllino senza permesso

      Piace a 1 persona

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