东北数据科学家使用社交媒体和人工智能来检测 COVID-19 幸存者的 PTSD 症状

伦敦 — 东北大学的一名研究人员正在使用社交媒体和人工智能来识别那些在感染 COVID-19 后出现创伤症状的人。

阿内斯·巴吉尔数据科学助理教授，使用机器学习分析了近 400 万条 Twitter（现在是 X）帖子，以识别那些声称自己感染了冠状病毒并随后提到了表明自己可能患有创伤后应激障碍（PTSD）的症状的用户。。

Baqir 和他的团队发现，他们训练的机器学习模型之一能够在超过 80% 的情况下正确分类 Twitter 用户的帖子是否表现出 PTSD 迹象。

这位驻伦敦的数据科学家表示，研究结果有可能帮助医疗从业者发现患者的创伤后应激障碍早期预警信号。

创伤后应激障碍（PTSD）是一种焦虑症，可能发生在经历过创伤事件或改变生活的经历的人身上。对于 Baqir 来说，他认为 COVID-19 有可能引发患者的创伤后应激障碍 (PTSD)，但他也认识到这是一种可能未被诊断的病症。

在他和六位同事撰写的论文中，“通过 Twitter 上的机器学习识别患有创伤后应激障碍的 COVID-19 幸存者，”他们指出“初级保健医生经常对 PTSD 诊断不足或治疗不足，强调了计算方法对抑郁症和 PTSD 早期筛查和诊断的潜在好处。”

“这个项目背后的想法，”巴吉尔告诉东北环球新闻， — 是为了帮助提供早期预警。

“这样想吧，”他继续说道。– 如果患者可能在某一时刻自愿来到 NHS（英国国家医疗服务体系），而您要求他们提供一些有关其过去健康状况的信息，我认为可以通过这种机器学习模型来了解他们的回答可以帮助判断该患者是否具有潜在的高风险（患有 PTSD）。

– 也许这可能意味着加快您对他们的预约或将您的资源重新分配给那个人。监督判断将由卫生专业人员做出，但该模型可以为您提供一些可能有助于加快流程的判断。”

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巴吉尔说，正是他自己在大流行期间的经历激励他开始了这个项目。

“当我开始攻读博士学位时，正值新冠疫情期间，我处于孤立状态，”他说。“虽然没有完全封锁，但我仍然没有在街上看到很多人，也没有见到大学里的任何人，因为有限制。” 

– 我不会说我很沮丧或者其他什么，但我当时感觉不舒服。我前段时间研究了一篇关于识别癌症幸存者的创伤后应激障碍（PTSD）的文章。因此，这实际上让我开始思考这个问题，并想知道是否有一种方法可以有效地表明，可能有一些新冠幸存者可能正在经历创伤后应激障碍。

– 当您被诊断出感染该病毒时，您会被隔离（比如说两周），甚至与家人完全隔离，而且通常只在一个房间里。所以我认为，除了身体健康之外，这很可能也会对你的心理健康产生一些影响，因为当时我们了解不多。这就是为什么我开始思考这也许是值得研究的东西。”

该研究收集了超过 90,000 名匿名用户的 396 万条推文，这些用户在 Twitter 时间轴上提到，他们在 2020 年 3 月 1 日至 2021 年 11 月 30 日期间的新冠病毒检测呈阳性。

然后对这些用户的流行病推文进行分析，看看他们是否继续提到与创伤后应激障碍诊断相关的感受，包括报告做噩梦、感到烦躁、采取回避行为或经历焦虑、抑郁甚至自杀念头。

提及患有 COVID-19 以及其中一个 PTSD 关键字的推文被视为“PTSD 阳性”。提及 PTSD 关键字但与其他事件而非 COVID-19 相关的帖子被视为“PTSD 阳性”。创伤后应激障碍 (PTSD) 阴性。

在训练不同的模型来识别 PTSD 积极和 PTSD 消极推文后，使用的模型之一（支持向量机）能够在 83% 的情况下正确分类 PTSD 积极和消极推文，根据其 14 页的数据纸。