Vos tweets pourraient montrer si vous présentez des signes précoces de trouble bipolaire (ArXiv, Etude de Taiwan, 5.01.2018)
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L'utilisation
de tweets pour identifier les personnes à risque de trouble bipolaire pourrait
révolutionner le traitement
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Résumé : Sept personnes sur dix atteintes de trouble bipolaire sont initialement diagnostiquées à tort et trente pour cent des personnes atteintes de trouble bipolaire se suicideront. Identifier les phases précoces du trouble est l'un des éléments clés pour réduire le développement complet du trouble. Dans cette étude, les auteurs visent à tirer parti des données issues des médias sociaux pour concevoir des modèles prédictifs, qui utilisent les caractéristiques psychologiques et phonologiques, pour déterminer la période d'apparition du trouble bipolaire et fournir des informations sur son prodrome. Cette étude rend ces découvertes possibles en utilisant un nouveau processus de collecte de données, inventé sous le nom de Crowdsourcing subconscient temporel, qui permet de recueillir un ensemble de données fiable qui complète les informations de diagnostic des personnes souffrant de trouble bipolaire.
Commentaires :
Une façon de prévenir les comportements
les plus extrêmes dans les troubles bipolaires consiste à repérer les symptômes au fur et à mesure
qu'ils se développent, mais avant qu'ils ne se manifestent complètement. Cela
permet au traitement de commencer tôt. Donc, une façon de repérer
automatiquement ces signes précoces aurait des implications énormes.
Dans cette étude, les auteurs disent avoir
développé un moyen d'identifier les premiers signes du trouble
bipolaire via les médias sociaux.
L'apparition du trouble bipolaire est caractérisée
par des symptômes tels que la surmenage, le sommeil perturbé et des
changements d'humeur rapides. Et il s'avère que de nombreux patients
partagent des détails sur leur état, y compris leurs dates de diagnostic, sur
des plateformes de médias sociaux comme Twitter.
Cela a donné une idée aux chercheurs. Étant
donné qu'ils pouvaient être sûrs que les tweets provenaient de personnes
atteintes d'un diagnostic bipolaire, quels types de comportement
auraient-ils pu démontrer à l'avance?
Pour le savoir, ces personnes ont analysé environ 10
000 tweets publiés entre 2006 et 2016 par plus de 400 personnes ayant reçu un
diagnostic de trouble bipolaire. Ils ont comparé ces tweets avec ceux d'un
nombre similaire de personnes choisies au hasard, qui agissaient comme un
groupe de contrôle.
L'équipe a vérifié le mode d'affichage au fil du
temps pour voir comment elle correspondait aux habitudes de sommeil normales. Ils
ont regardé la fréquence des tweets pour évaluer à quel point chaque
utilisateur était loquace. Ils ont étudié les types de mots utilisés dans
chaque tweet pour le sentiment et le contenu émotionnel.
Ils ont également développé une toute nouvelle mesure
phonologique en élaborant l'énergie plosive de chaque mot comme si
elle était exprimée. Cette idée était basée sur la pensée que les
personnes présentant des signes précoces de trouble bipolaire utilisent
plus de mots à haute énergie.
Les chercheurs ont ensuite utilisé une approche de
fenêtre glissante pour voir comment le contenu du flux Twitter de chaque
personne a changé au fil du temps, en particulier à l'approche d'un diagnostic.
Enfin, l'équipe a formé un algorithme
d'apprentissage automatique pour utiliser des combinaisons de ces
caractéristiques afin de distinguer les personnes avec et sans signes précoces
du trouble bipolaire. Ils ont atteint une précision d'identification de
plus de 90%.
Ils appellent cette approche crowdsourcing
subconscient. Ils soulignent que l'ensemble des tweets d'une personne
souffrant de trouble bipolaire peut fournir un flux riche d'informations sur
l'état mental.
Le trouble bipolaire
n'est probablement pas le seul état mental pouvant être identifié de cette
façon.
"Nos résultats expérimentaux démontrent que les
modèles proposés pourraient grandement contribuer aux évaluations
régulières des personnes atteintes de trouble bipolaire, ce qui est
important dans le cadre des soins de base", disent-ils.
Et cela devrait minimiser les risques de
comportements extrêmes qui pourraient autrement entraîner le pire résultat
possible.
Etude
taïwanaise "Détection de la phase prodromique du trouble bipolaire à
partir d'aspects psychologiques et phonologiques dans les médias
sociaux" ; Yen-Hao Huang , Lin-Hung Wei , Yi-Shin Chen (Soumis le 26 déc. 2017)
Ref: arxiv.org/abs/1712.09183 : “Detection of the Prodromal Phase of Bipolar Disorder from Psychological
and Phonological Aspects in Social Media