[논문 리뷰] Comparing Suicide Risk Insights derived from Clinical and Social Media data

Rohith Kumar Thiruvalluru, Manas Gaur외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 12. 18.

Suicide and Self-Harm Studies참고 문헌 12인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 123,703명의 환자에서 확보한 전자 건강 기록(EHR)과 r/SuicideWatch에서의 2,180명의 사용자(~30,000개의 게시물)에서의 소셜 미디어 게시물을 비교하여, 의미적 임bedding을 사용해 비정형 텍스트를 군집화하고 분석함으로써 자살 위험 요인(SRFs)을 분석한다. 연구 결과, 뚜렷한 격차가 드러났다: EHR는 우울감(24.3%), 정신질환(21.1%), 약물 남용(18.2%)을 강조하는 반면, r/SuicideWatch는 총기 소지(17.3%), 자해(14.6%), 괴롭힘(13.2%)을 강조한다. 가정 폭력 및 인종 차별과 같은 핵심적인 SRF는 양 측면 모두에서 부족하게 표현되어 있어, 종합적인 자살 위험 평가를 위해 임상 데이터와 소셜 미디어 데이터를 통합할 필요성이 강조된다.

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.

연구 동기 및 목표

• 임상적 EHR와 소셜 미디어 플랫폼 간 자살 위험 요인(SRF) 표현의 유사성과 차이를 조사하는 것.
• 의미적 임bedding을 사용해 EHR 및 소셜 미디어 텍스트 내 비정형 SRF를 군집화하고 분석하는 것이 가능한지 평가하는 것.
• 가정 폭력, 인종 차별, 사회경제적 스트레스 요인 등과 같은 부족하게 표현되거나 누락된 SRF를 두 데이터 소스 전반에서 식별하는 것.
• 조기 자살 위험 탐지 및 간섭을 위해 EHR와 소셜 미디어 데이터를 융합하는 데서 유용한 가치를 입증하는 것.
• 재현 가능성을 위해 공개된 애너테이션 데이터셋과 오픈소스 코드를 제작하는 것.

제안 방법

• 의미적 일치를 위해 PHQ-9, C-SSRS, DAO, SNOMED-CT 개념을 결합한 도메인 전용 SRF 어휘집을 구축하였다.
• 의미적 임bedding을 적용해 웰 코넬 메디슨의 EHR 임상 노트와 r/SuicideWatch 게시물을 SRF 기반으로 군집화하였다.
• 군집화된 SRF에 대한 주관적 분석을 수행하여 상위로 나타나는 요인과 '기타 중요한 SRF' 및 '보조적' 카테고리 같은 신규 범주를 식별하였다.
• 더 넓은 정신건강 내러티브를 포괄하기 위해 r/SuicideWatch 및 관련 MH-서브레딧에서 사용자 게시물을 수집하고 분석하였다.
• SRF를 다음과 같은 카테고리로 분류: 상위 3개 SRF, '기타 중요한 SRF'(예: 관계 문제, 실업), '보조적'(예: 자살 시도에 사용된 도구).
• 의미적 정확성과 임상적 관련성을 확보하기 위해 임상 지식과 NLP 기법을 융합한 하이브리드 접근법을 사용하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 전자 건강 기록(EHR)에서 표현된 상위 자살 위험 요인(SRF)이 r/SuicideWatch의 소셜 미디어 게시물에서 표현된 요인과 어떻게 비교되는가?
• RQ2 가정 폭력, 인종 차별, 신체적 스트레스 요인 등 임상적으로 중요한 SRF가 EHR와 소셜 미디어 데이터 양 측면에 얼마나 잘 반영되어 있는가?
• RQ3 소셜 미디어에서 나타나지만 EHR에는 없거나 부족하게 표현된 새로운 또는 부족하게 표현된 SRF는 무엇인가?
• RQ4 의미적 군집화 기법이 비정형 EHR 및 소셜 미디어 텍스트 내 SRF 식별 및 비교를 어떻게 가능하게 하는가?
• RQ5 현재의 SRF 어휘집과 데이터 소스는 자살 위험 요인의 전반적인 스펙트럼을 포괄하는 데 어떤 한계를 지니는가?

주요 결과

• EHR에서는 상위 3개 SRF로는 우울감(24.3%), 정신질환(21.1%), 약물 남용(18.2%)이 나타나며, 임상 기록 패턴을 반영한다.
• r/SuicideWatch에서는 상위 3개 SRF로는 총기 소지(17.3%), 자해(14.6%), 괴롭힘(13.2%)이 나타나, 위험 표현 방식이 소셜 미디어 특유임을 시사한다.
• 가정 폭력, 인종 차별, 신체적 스트레스 요인 등 핵심 SRF는 EHR와 소셜 미디어 양 데이터셋 모두에서 뚜렷하게 누락되거나 부족하게 표현되어 있다.
• 관계 문제, 재정적 고통, 실업 등 '기타 중요한 SRF'로 식별된 요소들은 기존 SRF 목록에 매핑되지 않았으며, 임상적 애너테이션 필요성이 있다.
• '보조적' 카테고리(자살 시도에 사용된 도구나 방법을 의미함)는 이질적이며 의미적으로 일관성이 없어 비교 분석에 제약이 있다.
• 이 연구는 r/SuicideWatch에서의 게시물 수준 및 사용자 수준의 애너테이션 데이터셋을 개발하였으며, 재현 가능성을 위해 오픈소스 코드와 함께 공개할 예정이다.