Can depression and anxiety disorders be predicted with AI? - Depresyon ve anksiyete bozukluklar? yapay zeka ile tahmin edilebilir mi?
[EN] Depression and anxiety disorders are among the common mental health problems that negatively affect the lives of many people today (perhaps there may be some of us among these people). Especially the fast pace of life, stress factors and uncertainties cause these problems to become even more common. However, studies in the field of artificial intelligence (AI) in recent years reveal the potential to predict such mental health disorders and help in the treatment process. So, can artificial intelligence really predict depression and anxiety disorders?
Firstly, it is important to understand the basic principle of artificial intelligence at this point. By learning from large data sets, artificial intelligence has the ability to recognise certain patterns and make predictions based on these patterns. When we consider mental health disorders, many different data, ranging from social media posts, sleep patterns and even heart rate, can be analysed by artificial intelligence. For example, posts made on social media platforms such as Twitter (of course, it is now X) or Instagram can give us important clues about the person's mood. In particular, the frequency of certain word groups, sharing times and content types can be analysed by artificial intelligence algorithms to predict whether the person is going through a depressive period.
The language that users use in their posts can provide us with valuable clues about the emotions they feel. In this context, artificial intelligence-supported language processing technologies are seen as an important tool in the early detection of psychological disorders such as depression and anxiety.
By the way, you may also be interested in this article: How far has AI advanced in drug development?
It is estimated that between 7 and 26 percent of the US population experiences depression every year. However, only 13 to 49 percent of these people receive treatment. This high rate of lack of treatment highlights the need for more effective screening and treatment of depression and other psychological disorders. Considering that mental health problems have become more widespread after the COVID-19 pandemic, we can say that the potential of artificial intelligence in this field becomes even more important.
In recent years, studies examining the effects of social media data on mental health also show us the power of artificial intelligence in this field. Language analysis, especially on platforms such as Facebook and X, can be used to predict the psychological state of users. Artificial intelligence can also identify symptoms of depression and anxiety by analysing the data shared on these platforms.
For example, words and phrases in social media posts can be used to understand emotional states. Artificial intelligence algorithms can identify linguistic indicators of depression and anxiety by analysing the words and expressions frequently used by users. Words such as ‘sadness’, ‘loneliness’, ‘self-focus’ are among the symptoms of such disorders. Of course, these are classic examples. Artificial intelligence can provide us with information about the mental states of individuals by evaluating these data with large-scale analyses.
In fact, a study has shown that social media data can reach similar accuracy rates with traditional screening methods. In the article, methods of predicting depression with the use of language in Facebook posts were examined in detail. As a result, we can say that artificial intelligence, language processing and machine learning algorithms can reveal meaningful patterns in social media posts.
Not without privacy concerns, of course
However, some regulations are also necessary to increase the applicability and effectiveness of these technologies. Especially patient privacy and data security should be prioritised in artificial intelligence applications. Of course, the attitude of social media platforms towards personal data is also important here. But this is a completely different issue.
The evaluation of social media data as health information also reveals that this information should be protected. Artificial intelligence-based mental health assessments can offer a less intrusive method at this point, without the need for users to actively fill out questionnaires. However, in order for these methods to be implemented safely, clear regulations and clear rules on data access need to be determined.
The ability of artificial intelligence to conduct mental health screening using social media data may provide the opportunity to reach a wider audience and early detection. However, the protection of patient rights and confidentiality should always be at the forefront in the development and implementation of these technologies. In addition, the use of these methods in an integrated manner with existing health systems can create a major change in public health.
Let's go through the studies
As we have often emphasised, the rapid expansion of social media platforms such as Facebook, X and similar social media platforms in the last decade has significantly increased the amount of data available for language analysis. This has given psychologists a wide window into the mental health of social media users.
In 2013, a study was published that applied machine learning on 700 million words, phrases and topics obtained from Facebook messages through personality tests of 75,000 volunteers. In this study, Facebook language was found to be effective in predicting personality. For example, you can think of it as extroverts using the word ‘party’ more often, while introverts use the word ‘book’ more often. Attentive individuals plan both work and leisure time, while experiential people showed interest in the words ‘art’ and ‘anime’. Also, the word ‘obviously (translated as “apparently”)’ was associated with neuroticism, while team sports (‘volleyball’) were associated with emotional stability. So it seems that social media expresses us very well. It might sound scary :)
Subsequent studies applied these predictive models to X data to determine the personality composition of all counties in the US. More recently, language analysis on social media has focused on the detection of individual depression. By analysing the Facebook language data of volunteer patients in a hospital setting, researchers have developed a method that predicts whether a person will receive a first diagnosis of depression. The algorithms yielded results with accuracy comparable to clinically valid depression scales. This method enables artificial intelligence to make predictions by analysing patients' background data without taking time from doctors or patients.
The researchers also investigated how early these predictions could be made. They found that social media-based depression predictions can be made up to three months before the first documented date in medicine. This offers us an important opportunity for early diagnosis of patients and more effective management of the treatment process. Well, it seems like there is no need to talk more for now.
Thank you very much for reading my article! Today, we have examined the potential of artificial intelligence to predict depression and anxiety disorders and innovations in this field. I hope you are interested in how artificial intelligence can detect mental health problems early using social media data and the advantages it provides in this process. It is very valuable for me to hear your thoughts and experiences in this field. I look forward to your comments and feedback. See you in my next article, goodbye!
References:
领英推荐
[TR] Depresyon ve anksiyete bozukluklar?, günümüzde bir?ok insan?n (belki bu ki?iler aras?nda bizlerden ki?iler de olmu? olabilir) ya?am?n? olumsuz etkileyen yayg?n ruh sa?l??? sorunlar? aras?nda yer al?yor. ?zellikle h?zl? ya?am temposu, stres fakt?rleri ve belirsizlikler bu sorunlar?n daha da yayg?n hale gelmesine neden oluyor. Ancak, son y?llarda yapay zeka (AI) alan?nda yap?lan ?al??malar, bu gibi ruh sa?l??? bozukluklar?n? ?nceden tahmin etme ve tedavi sürecinde yard?mc? olma potansiyelini ortaya koyuyor. Peki, ger?ekten yapay zeka depresyon ve anksiyete bozukluklar?n? tahmin edebilir mi?
?ncelikle, yapay zekan?n bu noktadaki temel prensibini anlamak ?nemli. Yapay zeka, büyük veri setleri üzerinden ??renme yaparak, belirli kal?plar? tan?ma ve bu kal?plar üzerinden tahminlerde bulunma yetene?ine sahip. Ruh sa?l??? bozukluklar?n? ele ald???m?zda ise, ki?inin sosyal medya payla??mlar?ndan tutun da, uyku düzeni ve hatta kalp at?? h?z?na kadar bir?ok farkl? veri yapay zeka taraf?ndan analiz edilebiliyor. ?rne?in, Twitter (tabi o art?k X) ya da Instagram gibi sosyal medya platformlar?nda yap?lan payla??mlar, ki?inin ruh hali hakk?nda ?nemli ipu?lar? verebiliyor bizlere. ?zellikle belirli kelime gruplar?n?n s?kl???, payla??m saatleri ve i?erik türleri, yapay zeka algoritmalar? taraf?ndan analiz edilerek, ki?inin depresif bir d?nemden ge?ip ge?medi?i tahmin edilebiliyor.
Kullan?c?lar?n payla??mlar?nda kulland?klar? dil, hissettikleri duygular hakk?nda de?erli ipu?lar? sunabiliyor bizlere. Bu ba?lamda, yapay zeka destekli dil i?leme teknolojileri, depresyon ve anksiyete gibi psikolojik bozukluklar?n erken tespitinde ?nemli bir ara? olarak g?rülüyor elbet.
Bu arada bu yaz?m da ilginizi ?ekebilir: ?la? geli?tirme sürecinde yapay zeka ne kadar ilerledi?
ABD'de her y?l yüzde 7 ile 26 aras?nda bir nüfusun depresyon ya?ad??? tahmin ediliyor. Ancak, bu ki?ilerin yaln?zca yüzde 13 ile 49'u tedavi alabiliyor. Bu yüksek orandaki tedavi eksikli?i, depresyon ve di?er psikolojik bozukluklar?n daha etkili y?ntemlerle taranmas? ve tedavi edilmesi gerekti?ini ortaya koyuyor. COVID-19 pandemisi sonras? mental sa?l?k sorunlar?n?n daha da yayg?nla?t??? g?z ?nüne al?nd???nda, yapay zekan?n bu alandaki potansiyeli daha da ?nem kazan?yor diyebiliriz.
Son y?llarda, sosyal medya verilerinin ruh sa?l??? üzerine etkilerini inceleyen ?al??malar, yapay zekan?n bu alandaki gücünü de bizlere g?steriyor. ?zellikle Facebook ve X gibi platformlarda yap?lan dil analizi, kullan?c?lar?n psikolojik durumlar?n? tahmin etmek i?in kullan?labiliyor. Yapay zeka, bu platformlarda payla??lan verileri analiz ederek, depresyon ve anksiyete belirtilerini de belirleyebilir.
?rne?in, sosyal medya payla??mlar?ndaki kelimeler ve ifadeler, duygusal durumlar? anlamak i?in kullan?labiliyor. Yapay zeka algoritmalar?, kullan?c?lar?n s?k?a kulland??? kelimeleri ve ifadeleri analiz ederek, depresyonun ve anksiyetenin dilsel g?stergelerini belirleyebiliyor. "üzüntü", "yaln?zl?k", "kendine odaklanma" gibi kelimeler, bu tür bozukluklar?n belirtileri aras?nda yer al?yor. Tabi bunlar klasik ?rnekler. Yapay zeka, bu verileri büyük ?l?ekli analizler ile de?erlendirerek, bireylerin ruhsal durumlar? hakk?nda bilgi sa?layabilir bizlere.
Hatta yap?lan bir ?al??ma, sosyal medya verilerinin geleneksel tarama y?ntemleri ile benzer do?ruluk oranlar?na ula?abilece?ini g?stermi?. Makalede, Facebook payla??mlar?ndaki dil kullan?m?yla depresyonu tahmin etme y?ntemleri ayr?nt?l? olarak incelenmi?. Ve sonu? olarak yapay zeka, dil i?leme ve makine ??renme algoritmalar? sayesinde, sosyal medya payla??mlar?ndaki anlaml? kal?plar? ortaya ??karabiliyor diyebiliriz.
Tabi gizlilik endi?eleri olmazsa olmaz
Ancak, bu teknolojilerin uygulanabilirli?ini ve etkinli?ini art?rmak i?in baz? düzenlemeler de gerekli. ?zellikle hasta gizlili?i ve veri güvenli?i, yapay zeka uygulamalar?nda ?n planda tutulmal?d?. Tabi burada sosyal medya platformlar?n?n ki?isel verilere kar?? nas?l bir tutum izledi?i de ?neml. Ama bu bamba?ka bir konu.?
Sosyal medya verilerinin sa?l?k bilgisi olarak de?erlendirilmesi, bu bilgilerin korunmas? gerekti?ini de ortaya koyuyor. Yapay zeka tabanl? ruh sa?l??? de?erlendirmeleri, kullan?c?lar?n aktif olarak anket doldurmas?na gerek kalmadan, daha az müdahaleci bir y?ntem sunabilir bu noktada. Ancak, bu y?ntemlerin güvenli bir ?ekilde uygulanabilmesi i?in net düzenlemeler ve veri eri?imi konular?nda a??k kurallar?n belirlenmesi gerekiyor.
Yapay zekan?n sosyal medya verilerini kullanarak ruh sa?l??? taramas? yapabilmesi, daha geni? bir kitleye ula?ma ve erken tespit imkan? sa?layabilir. Ancak, bu teknolojilerin geli?tirilmesi ve uygulanmas? sürecinde hasta haklar? ve gizlili?inin korunmas? her zaman ?n planda olmal?d?r. Ayr?ca, bu y?ntemlerin mevcut sa?l?k sistemleriyle entegre bir ?ekilde kullan?lmas?, toplum sa?l???nda büyük bir de?i?im yaratabilir.
Hadi gelin ?al??malar üzerinden ilerleyelim
üzerinde de s?k s?k durdu?umuz üzere son on y?lda Facebook, X ve benzeri sosyal medya platformlar?n?n h?zl? bir ?ekilde yayg?nla?mas?, dil analizi i?in mevcut veri miktar?n? ?nemli ?l?üde art?rd?. Bu, psikologlara sosyal medya kullan?c?lar?n?n ruh sa?l??? hakk?nda geni? bir pencere a?t? diyebiliriz.
2013 y?l?nda, Facebook mesajlar?ndan 75.000 g?nüllünün ki?ilik testleriyle elde edilen 700 milyon kelime, ifade ve konu üzerinden makine ??renimi uygulanan bir ?al??ma yay?nland?. Bu ?al??mada, Facebook dilinin ki?ili?i tahmin etmede etkili oldu?u g?rüldü. ?rne?in, d??a d?nük ki?iler "parti" kelimesini daha s?k kullan?rken, i?e d?nük ki?iler "kitap" kelimesini daha fazla kullan?yor gibi dü?ünebilirsiniz. Dikkatli bireyler hem i? hem de bo? zamanlar?n? planl?yor, deneyime a??k ki?iler "sanat" ve "anime" kelimelerine ilgi g?steriyordu. Ayr?ca, "a??k?a (?evirisine g?re "g?rünü?e g?re" de diyebiliriz)" kelimesi nevrotizm ile ili?kilendirilirken, tak?m sporlar? ("voleybol") duygusal istikrar ile ba?da?t?r?lm??t?. Yani sosyal medya bizi ?ok iyi ?ekilde ifade ediyor g?rüdlü?ü üzere. Korkutucu gelmi? olabilir :)
Sonraki ?al??malarda, bu tahmin modellerini X verileri üzerinde uygulayarak ABD'deki tüm il?elerin ki?ilik kompozisyonunu belirlenmi?. Daha yak?n tarihlerde, sosyal medya üzerindeki dil analizi, bireysel depresyon tespiti üzerine yo?unla?m??. Hastane ortam?nda g?nüllü hastalar?n Facebook dil verilerini inceleyerek, bir ki?inin ilk depresyon te?hisini al?p almayaca??n? tahmin eden bir y?ntem geli?tirmi?ler ara?t?rmac?lar. Algoritmalar, klinik olarak ge?erli olan depresyon ?l?ekleri ile kar??la?t?r?labilir do?rulukta sonu?lar vermi?. Bu y?ntem, doktorlardan ya da hastalardan zaman almadan, yapay zekan?n hastalar?n ?zge?mi? verilerini analiz ederek tahmin yapabilmesini sa?l?yor.
Ara?t?rmac?lar da bu tahminlerin ne kadar erken yap?labilece?ini ara?t?rm??lar. Sosyal medya bazl? depresyon tahminlerinin, t?ptaki ilk belgelenme tarihinden ü? ay ?ncesine kadar yap?labilece?ini bulmu?lar. Bu, hastalar?n erken te?his edilmesi ve tedavi sürecinin daha etkili y?netilmesi i?in ?nemli bir f?rsat sunuyor bizlere. E daha fazla konu?maya da gerek yok gibi ?imdilik.
Yaz?m? okudu?unuz i?in ?ok te?ekkürler! Bugün sizlerle yapay zekan?n depresyon ve anksiyete bozukluklar?n? tahmin etme potansiyelini ve bu alandaki yenilikleri inceledik. Yapay zekan?n, sosyal medya verilerini kullanarak ruh sa?l??? sorunlar?n? nas?l erken tespit edebilece?i ve bu süre?te sa?lad??? avantajlar umar?m ilginizi ?ekmi?tir. Bu alandaki dü?üncelerinizi ve deneyimlerinizi duymak benim i?in ?ok de?erli. Yorumlar?n?z? ve geri bildirimlerinizi bekliyorum. Bir sonraki yaz?mda g?rü?mek üzere, ho??akal?n!
Referanslar: