微信搜索“高速商务通”，马上办理ETC
新研究使用超过50万个Facebook状态更新来预测处于危险中的人的抑郁症诊断。
您的Facebook帖子可能会预测您是否会患上抑郁症。
抑郁症是美国最普遍的心理健康问题之一，超过1600万成年人在其一生中经历过至少一次重度抑郁发作。
在世界范围内，世界卫生组织（WHO）估计，到2030年，单极性抑郁症将成为“全球疾病负担”的主要原因。
然而，目前，这种情况仍未得到严格诊断，特别是在年轻人和男性中。
新研究旨在通过使用社交媒体提供的信息帮助创建更好的抑郁症筛查和诊断工具。
由宾夕法尼亚州费城世界福祉项目（WWBP）创始研究科学家Johannes Eichstaedt和WWBP首席研究员H. Andrew Schwartz共同领导的研究人员使用算法分析来自同意用户的社交媒体数据并挑选出可能预测抑郁症的语言线索。
该团队在“美国国家科学院院刊”上发表了他们的研究结果。Johannes Eichstaedt是该论文的第一作者。
分析了50万篇Facebook帖子
Eichstaedt及其同事分析了近1200名同意提供Facebook状态更新和电子病历的人的数据。在这些参与者中，只有114人有抑郁症史。
研究合着者Raina Merchant说：“对于这个项目，所有人都已经同意，没有从他们的网络收集数据，数据是匿名的，并且遵守最严格的隐私和安全级别至。””
那么，对于每个在生活中都被诊断为抑郁症的人来说，研究人员将另外五名没有抑郁症的对照者进行了匹配。通过这种方式，研究人员匹配了683人。
心脏病治疗可以降低抑郁和焦虑吗？
新研究表明，房颤治疗可能有助于缓解这些心理健康症状。
现在读
科学家将这些信息输入算法。总的来说，Eichstaedt及其同事分析了524,292个来自有抑郁史的人和没有抑郁史的人的Facebook状态更新。
从导致抑郁症诊断的年份和无抑郁症参与者的类似时期收集更新。
通过对200个主题的对话进行建模，研究人员确定了一系列所谓的抑郁相关语言标记，描述了情绪和认知线索，包括“悲伤，孤独，敌意，反刍和增加自我参照”，“是增加使用第一人称代词，例如“”我“”或“”我。“”
社交媒体作为抑郁症诊断工具
研究人员发现，语言标记可以在患者接受正式诊断之前的3个月内以“显着”准确度预测抑郁症。
“通过社交媒体对同意的个体进行不显眼的抑郁症评估可能成为现有筛查和监测程序的可扩展补充，”作者总结道。
该研究的第一作者也评论了这些发现，并说：“希望有一天，这些筛查系统可以整合到护理系统中。”
“”这个工具引起了黄旗; 最终希望是你可以直接将人们识别为可扩展的治疗方式，“”Eichstaedt继续说道。
研究人员继续将他们的社交媒体算法与DNA分析进行比较。“”社交媒体数据包含类似于基因组的标记，“”
“”与基因组学中使用的方法惊人地相似，我们可以梳理社交媒体数据以找到这些标记。抑郁症似乎是以这种方式可以察觉的东西; 它确实改变了人们对社交媒体的使用方式，就像皮肤病或糖尿病这样的东西没有。“”
“”社交媒体可能会成为诊断，监控和最终治疗它的重要工具。在这里，我们已经证明它可以用于临床记录，这是通过社交媒体改善心理健康的一步。“”
H。Andrew Schwartz“
”