[論文レビュー] Comparing Suicide Risk Insights derived from Clinical and Social Media data

Rohith Kumar Thiruvalluru, Manas Gaur+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 18, 2020

Suicide and Self-Harm Studies参考文献 12被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、123,703名の患者の電子歴史記録（EHR）とr/SuicideWatch（n=2,180名のユーザー、約30,000件の投稿）のソーシャルメディア投稿における自殺リスク要因（SRF）を、意味的埋め込みを用いてクラスタリング・分析することで比較した。主な差異が明らかになった：EHRでは抑うつ感情（24.3%）、精神的障害（21.1%）、薬物乱用（18.2%）が強調されている一方、r/SuicideWatchでは銃器所有（17.3%）、自傷行動（14.6%）、いじめ（13.2%）が顕著である。家族への暴力や人種的差別といった重要なSRFは両者においても不足しており、包括的な自殺リスク評価のためには、臨床的データとソーシャルメディアデータを統合する必要があることが示唆された。

ABSTRACT

Suicide is the 10th leading cause of death in the US and the 2nd leading cause of death among teenagers. Clinical and psychosocial factors contribute to suicide risk (SRFs), although documentation and self-expression of such factors in EHRs and social networks vary. This study investigates the degree of variance across EHRs and social networks. We performed subjective analysis of SRFs, such as self-harm, bullying, impulsivity, family violence/discord, using >13.8 Million clinical notes on 123,703 patients with mental health conditions. We clustered clinical notes using semantic embeddings under a set of SRFs. Likewise, we clustered 2180 suicidal users on r/SuicideWatch (~30,000 posts) and performed comparative analysis. Top-3 SRFs documented in EHRs were depressive feelings (24.3%), psychological disorders (21.1%), drug abuse (18.2%). In r/SuicideWatch, gun-ownership (17.3%), self-harm (14.6%), bullying (13.2%) were Top-3 SRFs. Mentions of Family violence, racial discrimination, and other important SRFs contributing to suicide risk were missing from both platforms.

研究の動機と目的

• 臨床的EHRとソーシャルメディアプラットフォームにおける自殺リスク要因（SRF）の表現の類似性と相違を調査すること。
• 意味的埋め込みを用いて、EHRおよびソーシャルメディアの非構造的テキストにおける非構造的SRFをクラスタリング・分析する可能性を評価すること。
• 家族への暴力、人種的差別、社会経済的ストレス要因などの、両データソースにおいて不足しているまたは軽視されているSRFを同定すること。
• EHRとソーシャルメディアデータを統合することで、早期の自殺リスク検出および介入に寄与する可能性を示すこと。
• 再現可能性および今後の研究を目的として、公開可能なアノテート済みデータセットとオープンソースコードの作成

提案手法

• 意味的整合性を確保するため、PHQ-9、C-SSRS、DAO、SNOMED-CTの概念を統合したドメイン特化型SRF語彙を構築した。
• 意味的埋め込みを用いて、ウィル・コーネル・メドスンのEHRの臨床ノートとr/SuicideWatchの投稿を、SRFに基づいてクラスタリングした。
• クラスタリングされたSRFに対して主観的分析を実施し、頻出要因と「その他の重要なSRF」や「付随的要因」のような新規カテゴリを同定した。
• r/SuicideWatchおよび関連するMHサブレdditの投稿を収集・分析し、より広範なメンタルヘルスの物語を捉えた。
• SRFを以下のカテゴリに分類：上位3つのSRF、『その他の重要なSRF』（例：人間関係の問題、失業）、『付随的要因』（例：自殺試みに使われた道具）。
• 臨床的知識とNLP技術を組み合わせたハイブリッドアプローチを用い、SRF検出における意味的・臨床的妥当性を確保した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 電子歴史記録（EHR）に記録された上位の自殺リスク要因（SRF）は、r/SuicideWatchの投稿におけるものとどのように比較されるか？
• RQ2 家族への暴力、人種的差別、生理的ストレス要因といった臨床的に重要なSRFは、EHRおよびソーシャルメディアデータの両方においてどの程度表現されているか？
• RQ3 ソーシャルメディアから明らかになるが、EHRでは欠落または軽視されている新規または不足しているSRFは何か？
• RQ4 意味的クラスタリング技術は、非構造的EHRおよびソーシャルメディアテキストにおけるSRFの同定と比較をどのように可能にするか？
• RQ5 現在のSRF語彙およびデータソースには、自殺リスク要因の全範囲を捉えるうえでのどのような限界があるか？

主な発見

• EHRでは上位3つのSRFとして抑うつ感情（24.3%）、精神的障害（21.1%）、薬物乱用（18.2%）が顕著であり、臨床的文書作成の傾向を反映している。
• r/SuicideWatchでは上位3つのSRFとして銃器所有（17.3%）、自傷行動（14.6%）、いじめ（13.2%）が顕著であり、リスク表現がソーシャルメディア特有の特徴を示している。
• 家族への暴力、人種的差別、生理的ストレス要因といった重要なSRFは、両方のデータセットにおいて顕著に欠落または軽視されている。
• 関係の問題、経済的困難、失業といった『その他の重要なSRF』が同定されたが、これらは既存のSRFリストにマッピングされておらず、臨床的ラベル付けが必要である。
• 『付随的要因』カテゴリ（自殺試みに使われた道具や方法を指す）は、多様性が高く意味的に一貫性に欠け、比較分析が制限されている。
• 本研究では、r/SuicideWatchの投稿レベルおよびユーザーレベルでアノテートされた公開可能なデータセットを構築し、再現性を確保するためのオープンソースコードを提供する予定である。