Vos tweets pourraient montrer si vous présentez des signes précoces de trouble bipolaire (ArXiv, Etude de Taiwan, 5.01.2018)

L'utilisation de tweets pour identifier les personnes à risque de trouble bipolaire pourrait révolutionner le traitement
Résumé : Sept personnes sur dix atteintes de trouble bipolaire sont initialement diagnostiquées à tort et trente pour cent des personnes atteintes de trouble bipolaire se suicideront. Identifier les phases précoces du trouble est l'un des éléments clés pour réduire le développement complet du trouble. Dans cette étude, les auteurs visent à tirer parti des données issues des médias sociaux pour concevoir des modèles prédictifs, qui utilisent les caractéristiques psychologiques et phonologiques, pour déterminer la période d'apparition du trouble bipolaire et fournir des informations sur son prodrome. Cette étude rend ces découvertes possibles en utilisant un nouveau processus de collecte de données, inventé sous le nom de Crowdsourcing subconscient temporel, qui permet de recueillir un ensemble de données fiable qui complète les informations de diagnostic des personnes souffrant de trouble bipolaire.
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Une façon de prévenir les comportements les plus extrêmes dans les troubles bipolaires  consiste à repérer les symptômes au fur et à mesure qu'ils se développent, mais avant qu'ils ne se manifestent complètement. Cela permet au traitement de commencer tôt. Donc, une façon de repérer automatiquement ces signes précoces aurait des implications énormes.

Dans cette étude, les auteurs disent avoir développé un moyen d'identifier les premiers signes du trouble bipolaire via les médias sociaux. 

L'apparition du trouble bipolaire est caractérisée par des symptômes tels que la surmenage, le sommeil perturbé et des changements d'humeur rapides. Et il s'avère que de nombreux patients partagent des détails sur leur état, y compris leurs dates de diagnostic, sur des plateformes de médias sociaux comme Twitter.
Cela a donné une idée aux chercheurs. Étant donné qu'ils pouvaient être sûrs que les tweets provenaient de personnes atteintes d'un diagnostic bipolaire, quels types de comportement auraient-ils pu démontrer à l'avance?  
Pour le savoir, ces personnes ont analysé environ 10 000 tweets publiés entre 2006 et 2016 par plus de 400 personnes ayant reçu un diagnostic de trouble bipolaire. Ils ont comparé ces tweets avec ceux d'un nombre similaire de personnes choisies au hasard, qui agissaient comme un groupe de contrôle.
L'équipe a vérifié le mode d'affichage au fil du temps pour voir comment elle correspondait aux habitudes de sommeil normales. Ils ont regardé la fréquence des tweets pour évaluer à quel point chaque utilisateur était loquace. Ils ont étudié les types de mots utilisés dans chaque tweet pour le sentiment et le contenu émotionnel.
Ils ont également développé une toute nouvelle mesure phonologique en élaborant l'énergie plosive de chaque mot comme si elle était exprimée. Cette idée était basée sur la pensée que les personnes présentant des signes précoces de trouble bipolaire utilisent plus de mots à haute énergie.
Les chercheurs ont ensuite utilisé une approche de fenêtre glissante pour voir comment le contenu du flux Twitter de chaque personne a changé au fil du temps, en particulier à l'approche d'un diagnostic.
Enfin, l'équipe a formé un algorithme d'apprentissage automatique pour utiliser des combinaisons de ces caractéristiques afin de distinguer les personnes avec et sans signes précoces du trouble bipolaire. Ils ont atteint une précision d'identification de plus de 90%.
Ils appellent cette approche crowdsourcing subconscient. Ils soulignent que l'ensemble des tweets d'une personne souffrant de trouble bipolaire peut fournir un flux riche d'informations sur l'état mental. 
Le trouble bipolaire n'est probablement pas le seul état mental pouvant être identifié de cette façon.
"Nos résultats expérimentaux démontrent que les modèles proposés pourraient grandement contribuer aux évaluations régulières des personnes atteintes de trouble bipolaire, ce qui est important dans le cadre des soins de base", disent-ils.
Et cela devrait minimiser les risques de comportements extrêmes qui pourraient autrement entraîner le pire résultat possible.
Etude taïwanaise "Détection de la phase prodromique du trouble bipolaire à partir d'aspects psychologiques et phonologiques dans les médias sociaux" Yen-Hao Huang , Lin-Hung Wei , Yi-Shin Chen (Soumis le 26 déc. 2017)


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