Cách chẩn đoán trầm cảm sớm thông qua bài post trên Facebook


Mọi người thường dùng các trang mạng xã hội như Facebook để chia sẻ những khoảnh khắc nổi bật trong cuộc đời, chẳng hạn như các kỳ nghỉ. Song nghiên cứu mới chỉ ra rằng ngôn ngữ sử dụng trong các bài đăng có thể giúp cho việc dự đoán trầm cảm.

 

Sử dụng phần mềm tinh vi, các nhà nghiên cứu có khả năng quét các bài đăng trên mạng xã hội và phát hiện ra trầm cảm nhiều tháng trước khi bệnh thực sự biểu hiện ra ngoài thông qua khám xét nghiệm lâm sàng.

Từ các bài đăng trên mạng xã hội có thể chẩn đoán trầm cảm

Từ các bài đăng trên mạng xã hội có thể chẩn đoán trầm cảm (Nguồn: healthday.com)

Andrew Schwartz, tác giả của cuộc nghiên cứu, trợ lý giáo sư về khoa học máy tính tại Đại học Stony Brook, New York cho biết “Mạng xã hội giúp mọi người dễ dàng chia sẻ những điều nhỏ nhặt trong cuộc sống hàng ngày của họ với các nhà nghiên cứu. 

Về cơ bản chúng tôi sử dụng ngôn ngữ mọi người viết hàng ngày và liên hệ với việc liệu chúng có những mô tả đặc trưng của trầm cảm hay không. Khả năng phát hiện trầm cảm sớm dựa vào các bài đăng trên Facebook có mức độ chính xác cao hơn một chút so với các câu hỏi tiêu chuẩn lâm sàng.”

Vậy thì kiểu ngôn ngữ nào có thể tiết lộ một người đang phải chịu đựng chứng trầm cảm?

Sử dụng ngôi thứ nhất là một trong các đặc điểm chung mà các nhà nghiên cứu nhìn thấy được. Nghĩa là những người thường xuyên sử dụng đại từ nhân xưng “tôi” hoặc “mình” (I or me) trong các bài đăng trên mạng xã hội. Schwartz nói rằng, những người được chẩn đoán trầm cảm thường nói về cảm xúc, những nỗi đau thể xác và sự cô đơn của bản thân.

Song ông cũng thận trọng cảnh báo không nên thử chẩn đoán bạn bè hay người thân chỉ dựa trên một vài bài đăng trên mạng xã hội: “Một bài viết đơn lẻ không đủ để phát hiện trầm cảm. Chúng tôi đã phải theo dõi các bài viết trong sáu tháng trước khi trầm cảm được chẩn đoán, vì thế tôi không cổ xúy cho việc mọi người tự đánh giá bạn bè và người thân của họ”.

Dấu hiệu trầm cảm là gì

Dấu hiệu trầm cảm là gì (Nguồn: the-dowsers.com)

Mỗi năm, có hơn 6% người Mỹ mắc trầm cảm, các nhà nghiên cứu lưu ý. Tuy nhiên, chỉ gần một nửa trong số đó nhận được phương án điều trị. Cách thức xác định trầm cảm hiện nay có lẽ cần được cải tiến khi số người không được chẩn đoán hay nhận điều trị chiếm tỷ lệ cao như vậy.

Theo nhóm nghiên cứu do Johannes Eichstaedt, Đại học Pennsylvania, đứng đầu, các điều tra viên đã truy cập vào bài đăng Facebook của gần 700 người đã đến khoa cấp cứu thuộc các trung tâm y tế, bao gồm 114 người đã được chẩn đoán trầm cảm. Tất cả đều đồng ý chia sẻ thông tin Facebook cũng như các hồ sơ sức khỏe của họ.

 Các nhà nghiên cứu đã đánh giá hơn nửa triệu bài đăng Facebook để xây dựng một thuật toán phần mềm phát hiện trầm cảm. Từ đó xác định các từ và cụm từ thường xuyên được sử dụng nhất nhằm nhận diện các dấu hiệu ngôn ngữ liên kết với trầm cảm.

Dựa trên các dấu hiệu ngôn ngữ này có thể dự đoán dấu hiệu trầm cảm trong tương lai sớm hơn ba tháng trước khi bệnh được được ghi nhận bằng các hồ sơ y tế. Schwartz cho biết: “Mạng xã hội thu hút nhiều sự chú ý tiêu cực, song nó cũng có mặt tốt. Đây có thể là một công cụ rất hữu ích cho ngành sức khỏe tâm thần đang quá tải”.

Các nhà nghiên cứu nhìn ra được đây có thể là một công cụ sàng lọc hỗ trợ các bác sĩ lâm sàng phát hiện trầm cảm sớm hơn. Tuy nhiên, Schwartz cũng cho biết cần phải nghiên cứu sâu hơn nữa.

Cần nhận diện các dấu hiệu ngôn ngữ liên kết với trầm cảm

Cần nhận diện các dấu hiệu ngôn ngữ liên kết với trầm cảm (Nguồn: talkspace.com)

Tiến sĩ Alan Geller, nhà tâm lý học tại bệnh viện Gracie Square, New York – một người không liên quan đến nghiên cứu này chia sẻ, “Trầm cảm thực sự là một vấn đề nghiêm trọng và phòng ngừa sẽ tốt hơn là chữa bệnh. Ý tưởng phát hiện một người có nguy cơ mắc trầm cảm dựa trên Facebook khá thu hút. Bất cứ loại công nghệ nào dành cho sức khỏe tinh thần đều có ích – đặc biệt là khi không cần các xét nghiệm, phòng lab hay hình ảnh và phải phụ thuộc vào những gì bác sĩ thông báo”.

Nghiên cứu được công bố trực tuyến vào ngày 15 tháng 10 trên Proceedings of the National Academy of Sciences (Chuyên đề viện Hàn lâm khoa học Quốc gia).

Bài viết được dịch từ bài Facebook Posts May Hint at Depression số đăng ngày 15-10-2018 trên tờ HealthDay News.

KinhNghiemAZ
KinhNghiemAZ
Bài viết: 6875