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

要約

COVID-19 のパンデミックは、世界の健康に多大な損害を与えています。
3年が経ちましたが、世界はウイルスとの戦いを続けています。
COVID-19 が感染した個人のメンタルヘルスに与える影響についての懸念が高まっています。感染した個人はうつ病を経験する可能性が高く、影響を受けた個人と世界の両方に長期的な影響を与える可能性があります。
初期段階での検出と介入により、COVID-19 患者のうつ病のリスクを軽減できます。
この論文では、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、感染前後のソーシャル メディア活動に関する情報を含む COVID-19 患者のデータセットを管理しました。
次に、うつ病のリスクが高いCOVID-19患者の特徴を調査するために、このデータセットの広範な分析を実施しました。
第三に、うつ病のリスクを早期に予測するためのディープ ニューラル ネットワークを提案しました。
このモデルは、毎日の気分のむらを精神医学的信号と見なし、知識の蒸留によってテキストと感情の特徴を組み込みます。
実験結果は、提案されたフレームワークがうつ病リスクの検出においてベースラインよりも優れていることを示しており、AUROC は 0.9317、AUPRC は 0.8116 です。
私たちのモデルには、公衆衛生機関が高リスク患者への迅速な介入を開始でき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

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