bởi Ban biên tập VMN   |   28-11-2018

kiểm duyệt bởi Chuyên Gia

Căn cứ khoa học
Căn cứ khoa học

Một nghiên cứu mới đây đã sử dụng hơn 500.000 dòng cập nhật trạng thái Facebook để chẩn đoán trầm cảm ở những người có nguy cơ mắc bệnh.

Hiện nay, trầm cảm là một trong những vấn đề sức khỏe tâm thần phổ biến đáng báo động trên toàn thế giới. Chỉ riêng tại Mỹ, có hơn 16 triệu người trưởng thành đã trải qua ít nhất một giai đoạn trầm cảm lớn trong cuộc đời của họ.

Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) ước tính rằng các rối loạn trầm cảm đơn cực sẽ là “nguyên nhân hàng đầu của gánh nặng bệnh tật toàn cầu” vào năm 2030.

Mặc dù vậy, hiện nay vẫn chưa có công cụ tiên đoán nào thực sự hữu hiệu đối với căn bệnh này, đặc biệt là ở lứa tuổi thanh thiếu niênđàn ông.

Nghiên cứu mới nhằm giúp tạo ra các công cụ sàng lọc và chẩn đoán tốt hơn cho bệnh trầm cảm bằng cách nguồn dữ liệu được cung cấp bởi mạng truyền thông xã hội.

Các nhà nghiên cứu, đứng đầu là Johannes Eichstaedt, nhà khoa học nghiên cứu sáng lập World Well-Being Project (WWBP) tại Philadelphia, PA và H. Andrew Schwartz, một nhà nghiên cứu độc lập của WWBP, đã sử dụng thuật toán phân tích dữ liệu truyền thông xã hội từ những người dùng đồng ý tham gia và chọn ra các dấu hiệu ngôn ngữ có thể dự đoán trầm cảm.

Nhóm nghiên cứu đã công bố phát hiện trong tạp chí Proceedings of the National Academy of Sciences (Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia) và Johannes Eichstaedt là tác giả đầu tiên của bài báo.

Phân tích 500.000 bài đăng trên Facebook để chẩn đoán trầm cảm

trầm cảm

Nội dung bài đăng trên Facebook có thể dự đoán khả năng trầm cảm.

Eichstaedt và các cộng sự đã phân tích dữ liệu của gần 1.200 người đồng ý cung cấp cập nhật trạng thái Facebook và hồ sơ y tế điện tử của họ. Và chỉ 114 người trong số đó có tiền sử trầm cảm.

Nhà nghiên cứu Raina Merchant – đồng tác giả cho biết, “Dự án này nhận được sự đồng thuận của tất cả các cá nhân tham gia, không có dữ liệu nào được tự ý thu thập từ trang mạng của họ, các dữ liệu đều được ẩn danh, chính sách bảo mật và quyền riêng tư được tôn trọng một cách tuyệt đối.”

Cứ mỗi đối tượng được chẩn đoán đã mắc chứng trầm cảm, các nhà nghiên cứu lồng ghép họ vào nhóm với 5 người khác không có tiền sử trầm cảm. Bằng cách này, các nhà nghiên cứu phát hiện 683 trường hợp trầm cảm khác.

Các nhà khoa học đã đưa dữ liệu thông tin vào một thuật toán. Qua đó, Eichstaedt và các cộng sự đã phân tích 524.292 cập nhật trạng thái Facebook từ cả những người có tiền sử trầm cảm và những người chưa từng mắc bệnh.

Những bản cập nhật trạng thái Facebook của cả hai nhóm đối tượng được thu thập trong nhiều năm được dùng để phân tích chẩn đoán trầm cảm.

Bằng cách mô hình hóa các cuộc hội thoại ở 200 chủ đề, các nhà nghiên cứu đã xác định một loạt các dấu hiệu biểu hiện liên quan đến các triệu chứng của bệnh trầm cảm, mô tả các cảm xúc và nhận thức của người dùng, bao gồm những từ ngữ như “nỗi buồn, cô đơn, thù địch, suy tư và tự chất vấn bản thân” hay sử dụng những đại từ ngôi thứ nhất, chẳng hạn như “tôi”.

Eichstaedt và nhóm nghiên cứu cũng tiến hành kiểm tra tần suất những người mắc bệnh trầm cảm sử dụng những dấu hiệu này và so sánh với nhóm người bình thường.

Mạng xã hội có thể được sử dụng như một công cụ chẩn đoán trầm cảm

Các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng các dấu hiệu ngôn ngữ có thể giúp dự đoán khả năng mắc bệnh với độ chuẩn xác “cao chưa từng có” và tại thời điểm sớm hơn đến 3 tháng trước khi người đó thực sự trầm cảm.

“Đánh giá trầm cảm thông qua các phương tiện truyền thông xã hội với sự đồng ý của người dùng có thể trở thành một phương án khả thi để mở rộng thêm các phương thức chẩn đoán và theo dõi bệnh”, các tác giả kết luận.

Người khởi xướng của công cuộc nghiên cứu này đưa ra lời bình luận về những phát hiện của họ, ông nói: “Hy vọng là một ngày nào đó, những hệ thống sàng lọc này có thể được tích hợp vào các hệ thống chăm sóc sức khỏe.”

Eichstaedt cho biết rằng: “Công cụ này giúp tăng cường sự kiểm soát bệnh trầm cảm, sau đó hy vọng là bạn có thể trực tiếp đưa người bệnh vào một phương thức điều trị hàng loạt”.

Điều đáng nói là, khi các nhà nghiên cứu tiếp tục thực hiện phép so sánh giữa thuật toán ứng dụng trong cuộc nghiên cứu của họ với phân tích ADN, một phát hiện “lớn” đã được vén màng.

Eichstaedt cho hay: “Dữ liệu truyền thông xã hội chứa các điểm khá tương đồng với đặc tính gen”.

Ông nói thêm:

“Với những kết quả tương tự đáng ngạc nhiên so với việc sử dụng bộ gen, chúng tôi có thể kết hợp dữ liệu truyền thông xã hội để tìm ra những dấu hiệu hay cơ hội nảy mầm của bệnh.”

Không giống như những căn bệnh khác như tiểu đường hay bệnh ngoài da, trầm cảm giờ đây có thể dự đoán và chẩn đoán ở cấp độ quần thể với sự hỗ trợ phân tích dữ liệu của mạng truyền thông xã hội.

“Truyền thông xã hội đang trở thành một công cụ hữu hiệu để tiên đoán, chẩn đoán, theo dõi và điều trị bệnh. Dữ liệu của nó có thể được sử dụng như một phần quan trọng của hồ sơ bệnh án, một bước tiến đột phá để giúp cải thiện sức khỏe tâm thần bằng các phương tiện truyền thông xã hội.” — H. Andrew Schwartz

DEPRESSION: A Global Crisis World Mental Health Day, October 10 2012

http://www.who.int/mental_health/management/depression/wfmh_paper_depression_wmhd_2012.pdf

Underdiagnosis of depression in young people

https://www.bmj.com/content/348/bmj.g170.full

Men’s Views on Depression: A Systematic Review and Metasynthesis of Qualitative Research.

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28285304

Facebook language predicts depression in medical records

http://www.pnas.org/content/early/2018/10/09/1802331115

Using Facebook to predict depression

By Ana Sandoiu   |   Checked by Paula Field   |   Published    Wednesday 17 October 2018

https://www.medicalnewstoday.com/articles/323359.php