Fugu-MT 論文翻訳(概要): Characterization of Time-variant and Time-invariant Assessment of Suicidality on Reddit using C-SSRS

論文の概要: Characterization of Time-variant and Time-invariant Assessment of Suicidality on Reddit using C-SSRS

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04140v1
Date: Fri, 9 Apr 2021 01:39:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-12 19:56:47.933685
Title: Characterization of Time-variant and Time-invariant Assessment of Suicidality on Reddit using C-SSRS
Title（参考訳）: C-SSRSを用いたRedditの時間変化と時間不変性の評価
Authors: Manas Gaur, Vamsi Aribandi, Amanuel Alambo, Ugur Kursuncu, Krishnaprasad Thirunarayan, Jonanthan Beich, Jyotishman Pathak, Amit Sheth
Abstract要約: Redditデータから,重症度と時間性の観点から自殺リスクを評価するディープラーニングアルゴリズムを開発した。本研究では, 時間変動アプローチが自殺関連思考と支持行動の評価において時間不変手法を上回っていることを示唆した。提案手法は臨床診断面接と統合して自殺リスク評価を改善することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.424631103856596
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Suicide is the 10th leading cause of death in the U.S (1999-2019). However, predicting when someone will attempt suicide has been nearly impossible. In the modern world, many individuals suffering from mental illness seek emotional support and advice on well-known and easily-accessible social media platforms such as Reddit. While prior artificial intelligence research has demonstrated the ability to extract valuable information from social media on suicidal thoughts and behaviors, these efforts have not considered both severity and temporality of risk. The insights made possible by access to such data have enormous clinical potential - most dramatically envisioned as a trigger to employ timely and targeted interventions (i.e., voluntary and involuntary psychiatric hospitalization) to save lives. In this work, we address this knowledge gap by developing deep learning algorithms to assess suicide risk in terms of severity and temporality from Reddit data based on the Columbia Suicide Severity Rating Scale (C-SSRS). In particular, we employ two deep learning approaches: time-variant and time-invariant modeling, for user-level suicide risk assessment, and evaluate their performance against a clinician-adjudicated gold standard Reddit corpus annotated based on the C-SSRS. Our results suggest that the time-variant approach outperforms the time-invariant method in the assessment of suicide-related ideations and supportive behaviors (AUC:0.78), while the time-invariant model performed better in predicting suicide-related behaviors and suicide attempt (AUC:0.64). The proposed approach can be integrated with clinical diagnostic interviews for improving suicide risk assessments.
Abstract（参考訳）: 自殺は米国で10番目に多い死因である(1999-2019)。しかし、自殺未遂の時期の予測はほぼ不可能である。現代の世界では、精神疾患に苦しむ多くの人々が、redditのような有名で簡単にアクセスできるソーシャルメディアプラットフォーム上で、感情的なサポートとアドバイスを求めています。従来の人工知能研究は、自殺の考えや行動についてソーシャルメディアから貴重な情報を抽出する能力を示しているが、これらの取り組みはリスクの深刻さと時間性の両方を考慮していない。このようなデータへのアクセスによって可能になった洞察は、大きな臨床的可能性を持ち、人生を救うために、タイムリーで目標とする介入(自発的で自発的な精神病院化)を採用する引き金として、最も劇的に想定されている。本研究では,コロンビア自殺重大度評価尺度(c-ssrs)に基づくredditデータから,自殺リスクを評価するための深層学習アルゴリズムを開発することで,この知識のギャップを解決する。特に,ユーザレベルの自殺リスクアセスメントのための時間変化と時間不変モデリングの2つのディープラーニングアプローチを採用し,c-ssrに基づいてアノテートされた臨床医によるゴールド標準redditコーパスに対するパフォーマンス評価を行った。以上の結果から, 時変アプローチは自殺関連観念・支援行動の評価において時間不変法よりも優れており, 時間不変モデルは自殺関連行動・自殺未遂の予測に優れていたことが示唆された。提案手法は臨床診断面接と統合して自殺リスク評価を改善することができる。

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