L’USP crée une IA capable d’identifier la dépression dans les messages Twitter

Les troubles mentaux, tels que dépression, constituent un problème majeur de santé publique dans le monde. La difficulté à identifier les symptômes de ce trouble peut conduire à un diagnostic tardif et, par conséquent, à un traitement moins efficace.

Pour aider à cette tâche, des chercheurs de l’Université de São Paulo (USP) ont développé une intelligence artificielle (IA) capable de diagnostiquer la dépression en se basant sur les messages des utilisateurs sur Twitter.

Les études en sont à la deuxième étape, dans laquelle les chercheurs se concentrent sur la création de modèles de prédiction. Ainsi, la technologie est capable de détecter si l’utilisateur a une sorte de tendance dépressive, compte tenu de ses publications et des profils qu’il suit sur le réseau social.

Technologie de L’USP peut détecter un utilisateur de Twitter souffrant de dépression

L’intelligence artificielle basée sur une base de données a été nommée SeptembreBR, en référence au Mois de la prévention du suicide. Actuellement, la recherche a une connexion de 3,9 mille utilisateurs de Twitter. Ainsi, l’IA de l’étude observe le comportement des volontaires sur le réseau social.

Avant d’utiliser l’outil USP, tous les participants à la recherche ont révélé qu’ils avaient un diagnostic de dépression ou qu’ils suivaient un traitement pour un trouble mental. Ces résultats sont prometteurs pour la conclusion du mécanisme.

La technologie détecte les modèles de publication des utilisateurs de Twitter et le contenu de leurs messages. De plus, les personnes souffrant de dépression ont tendance à suivre d’autres profils auxquels elles s’identifient, considérés comme des profils dépressifs.

Ceux-ci partagent souvent leurs sentiments et expériences liés à la maladie, et peuvent avoir un impact négatif sur la santé mentale des suiveurs.

“Ces personnes sont attirées les unes vers les autres parce qu’elles ont des intérêts communs.», a expliqué Ivandre Paraboni, l’auteur principal de l’étude, lorsque Revue USP.

Les tweets utilisés dans l’enquête étaient anonymes, de sorte que les participants à l’enquête ne pouvaient pas identifier leur profil. La prochaine étape de l’étude consiste à étendre la base de données et à améliorer la technique de calcul. L’intention est d’utiliser l’outil dans la pratique à l’avenir.