Exploring Social Media for Early Detection of Depression in COVID-19 Patients

要約

タイトル：COVID-19患者のうつ病早期発見のためのソーシャルメディアの探索

要約：

– COVID-19パンデミックは、世界の健康に大きなダメージを与えています。
– 感染した人々の精神的健康への影響について懸念が高まっており、うつ病を経験しやすく、被影響者や世界に長期的な影響を与える可能性があります。
– COVID-19患者のうつ病リスクを早期に検出し、介入することでリスクを低減することができます。
– 本研究では、ソーシャルメディア分析を通じてCOVID-19感染とうつ病の関係を調査しました。
– まず、COVID-19患者のデータセットを作成し、感染前後のソーシャルメディア活動に関する情報を収集しました。
– 次に、このデータセットを分析して、うつ病リスクの高いCOVID-19患者の特徴を調査しました。
– 最後に、深層ニューラルネットワークを提案し、うつ病リスクの早期予測に活用しました。
– 実験結果は、提案されたフレームワークが他のモデルよりも優れた性能を発揮しており、AUROC0.9317、AUPRC0.8116を達成しています。
– このモデルは、公衆衛生機関に高リスク患者への早期介入を可能にする可能性があります。

要約(オリジナル)

The COVID-19 pandemic has caused substantial damage to global health. Even though three years have passed, the world continues to struggle with the virus. Concerns are growing about the impact of COVID-19 on the mental health of infected individuals, who are more likely to experience depression, which can have long-lasting consequences for both the affected individuals and the world. Detection and intervention at an early stage can reduce the risk of depression in COVID-19 patients. In this paper, we investigated the relationship between COVID-19 infection and depression through social media analysis. Firstly, we managed a dataset of COVID-19 patients that contains information about their social media activity both before and after infection. Secondly,We conducted an extensive analysis of this dataset to investigate the characteristic of COVID-19 patients with a higher risk of depression. Thirdly, we proposed a deep neural network for early prediction of depression risk. This model considers daily mood swings as a psychiatric signal and incorporates textual and emotional characteristics via knowledge distillation. Experimental results demonstrate that our proposed framework outperforms baselines in detecting depression risk, with an AUROC of 0.9317 and an AUPRC of 0.8116. Our model has the potential to enable public health organizations to initiate prompt intervention with high-risk patients

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI