Erkennung eines Proxy für potenziell komorbide ADHS bei Personen, die Angstsymptome aus sozialen Medien melden

Concetti Chiave

Soziale Medien können als Proxy für die Erkennung von potenziell komorbider ADHS bei Personen mit Angstsymptomen dienen.

Sintesi

Zusammenfassung:

• Neue Aufgabe: Verbindung zwischen Angst und ADHS aufdecken
• Verwendung von Transformers für die Erkennung eines Proxys für möglicherweise komorbide ADHS
• Datenerhebung aus Angst- und ADHS-Foren auf Reddit
• Klassifizierung von Postern in Angst- und ADHS-Foren
• RoBERTa-Modelle zeigen bessere Ergebnisse als keywordbasierte Modelle
• Visualisierung der Verbindung zwischen Angst und ADHS
• Limitationen und ethische Überlegungen

Struktur:

1. Zusammenfassung
2. Einführung
3. Hintergrund
   • Komorbide ADHS und Angst
   • Klassifizierung von Texten zu psychischer Gesundheit
4. Datenerhebung
   • Datenvorverarbeitung
5. Modelle
   • Basismodell
   • Transformer-Modell
6. Ergebnisse
   • Baseline-Ergebnisse
   • RoBERTa-Ergebnisse
   • Diskussion
7. Experimente mit Erklärbarkeit
8. Limitationen
9. Ethische Überlegungen
10. Schlussfolgerungen

Statistiche

Bis zu 50% der Erwachsenen mit ADHS haben auch eine Angststörung.
Etwa 30% der Erwachsenen mit Angst haben auch ADHS.
RoBERTa-Modell erreichte eine korrekte Klassifizierungsrate von 76%.

Citazioni

"Wir zeigen, wie Daten, die sich auf ADHS beziehen, das mit Angst komorbid ist, aus sozialen Medien gewonnen werden können."
"Unsere Ergebnisse zeigen, dass es möglich ist, für Beiträge im Angst-Subreddit vorherzusagen, welche Beiträge von Personen stammen, die später auch im ADHS-Subreddit posten werden."

Approfondimenti chiave tratti da

Detecting a Proxy for Potential Comorbid ADHD in People Reporting Anxiety Symptoms from Social Media Data

by Claire S. Le... alle arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05561.pdf

Domande più approfondite

Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie die Diagnose und Behandlung von ADHS und Angststörungen verbessern?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie können die Diagnose und Behandlung von ADHS und Angststörungen auf verschiedene Weisen verbessern. Durch die Verwendung von Transformer-Modellen wie RoBERTa zur Klassifizierung von Texten aus sozialen Medien können potenzielle Hinweise auf eine Komorbidität von ADHS und Angststörungen entdeckt werden. Dies kann Ärzten und Therapeuten helfen, eine ganzheitlichere Behandlung anzubieten, die beide Störungen berücksichtigt. Darüber hinaus kann die Früherkennung von ADHS bei Patienten mit Angststörungen dazu beitragen, dass die richtige Diagnose gestellt wird und die Behandlung entsprechend angepasst wird. Die Visualisierung der Klassifizierungsgründe durch den RoBERTa-Algorithmus kann auch Einblicke in die Verbindung zwischen Angst und ADHS bieten, was zu einer verbesserten Verständnis und Behandlung dieser Störungen führen kann.

Welche ethischen Bedenken könnten bei der Verwendung von KI-Modellen zur Klassifizierung von psychischen Erkrankungen auftreten?

Bei der Verwendung von KI-Modellen zur Klassifizierung von psychischen Erkrankungen können verschiedene ethische Bedenken auftreten. Ein Hauptanliegen ist der Schutz der Privatsphäre und der sensiblen Daten der Patienten. Die Verwendung von öffentlich verfügbaren Daten aus sozialen Medien kann zu Datenschutzproblemen führen, insbesondere wenn die Informationen ohne Einwilligung der Betroffenen verwendet werden. Darüber hinaus besteht die Gefahr der Stigmatisierung von Personen, deren Texte auf psychische Gesundheitsprobleme hinweisen. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Klassifizierungsergebnisse nicht zur Diskriminierung oder Vorurteilen gegenüber den Betroffenen führen. Zudem müssen KI-Modelle transparent sein, damit die Entscheidungsfindung nachvollziehbar ist und potenzielle Voreingenommenheiten vermieden werden.

Inwiefern könnten die Ergebnisse dieser Studie die Forschung im Bereich der psychischen Gesundheit auf sozialen Medien vorantreiben?

Die Ergebnisse dieser Studie könnten die Forschung im Bereich der psychischen Gesundheit auf sozialen Medien vorantreiben, indem sie neue Einblicke in die Verbindung zwischen Angststörungen und ADHS bieten. Die Verwendung von Transformer-Modellen zur Klassifizierung von Texten aus Online-Foren wie Reddit zeigt das Potenzial von KI-Technologien in der Analyse von mentalen Gesundheitszuständen. Diese Studie legt den Grundstein für zukünftige Forschungsarbeiten, die sich mit der Früherkennung, Diagnose und Behandlung von psychischen Erkrankungen auf der Grundlage von sozialen Medien-Daten befassen. Die Visualisierungstechniken, die in dieser Studie angewendet wurden, könnten auch dazu beitragen, die Beziehung zwischen verschiedenen psychischen Störungen besser zu verstehen und personalisierte Behandlungsansätze zu entwickeln.