Denne artikkelen er produsert og finansiert av Sintef - les mer.

Nettsiden ung.no tilbyr en live chattetjeneste hvor ungdom stiller spørsmål om prevensjon, rus, familie og venner, skolegang, vold og overgrep.
Nettsiden ung.no tilbyr en live chattetjeneste hvor ungdom stiller spørsmål om prevensjon, rus, familie og venner, skolegang, vold og overgrep.

Forskere finner tegn på depresjon hos unge på nettet

Symptomer på depresjon kan avsløres gjennom å analysere ord og setninger.

Nettstedet ung.no er en ressursside der barn og unge kan finne informasjon og stille spørsmål om tema som prevensjon, rus, familie og venner, skolegang, vold og overgrep.

All informasjon er kvalitetssikret av fageksperter. Nettsiden tilbyr også en live chattetjeneste.

Kan gi raskere hjelp til de som sliter

Da forskere fra Sintef og Universitetet i Oslo (UiO) jobbet med forskningsprosjektet Social Health Bots som har som mål å finne nye, digitale løsninger for å hjelpe unge med mentale utfordringer, fikk de en ide: Hva om de kunne finne symptomer på depresjon i det unge skriver om?

Ifølge tall fra Verdens helseorganisasjon er nemlig mer enn 300 millioner mennesker rammet av depresjon på verdensbasis. Mange av dem er unge og sårbare.

Svaret på forskernes spørsmål viste seg å være ja. Arbeidet, som ble ledet av Sintef-forskeren Zia Uddin, er nå publisert i det vitenskapelige tidsskriftet Neural Computing and Applications.

Ved hjelp av algoritmer har forskerne klart å identifisere tegn på depresjon gjennom å analysere hva de unge skrev på ung.no.

– Å finne depresjon ved hjelp av algoritmer kan åpne for at ungdom får riktig hjelp raskere enn i dag. Dette er en løsning som kan implementeres i fremtidige helseorienterte tilbud, sier psykolog og forsker ved Sintef og UiO, Petter Bae Brandtzæg.

Språk, ordvalg og fortellinger avslører

Lege Kim Kristoffer Dysthe ved UiO har lenge jobbet med ungdom og psykisk helse og har deltatt i prosjektet.

– Det er svært viktig at en slik løsning er menneskeorientert. Derfor har vi sett på ordene og setningene som ungdommene bruker og ulike mønster i kommunikasjonen. Deretter har vi sammenstilt disse med diagnosesystemet for depresjon, forklarer legen, som også har bakgrunn fra språkvitenskap.

Ifølge Dysthe samsvarer ordene og frasene ungdom bruker til å beskrive hva de sliter med, forbløffende godt med det som står i diagnosemanualene. Disse manualene er et klassifikasjonssystem for psykiske lidelser som blir brukt i behandling og forskning på psykiske sykdommer.

– Når de unge skal stille spørsmål til ung.no, beskriver de gjerne en historie som kan starte med tidligere livserfaringer. Deretter beskriver de aktuelle hendelser som utløser forskjellige tanker om situasjonen, og til sist hvilken adferd eller hvilke symptomer dette har medført. Dette er beskrivelser som gjerne er gjenkjennelige som tegn på depresjon, forklarer legen.

Og slike tekster er vel egnet til å trene kunstig intelligente dataprogrammer til å gjenkjenne symptomer på depresjon. Vanlige tegn på depresjon er å føle seg trist, miste interesse for aktiviteter man tidligere hadde interesse for, konsentrasjonsvansker, trøtthet og uopplagthet, samt selvmordstanker.

Men tegnene trenger ikke alltid være like tydelige: Språk, ordvalg og fortellinger kan også avsløre tegn på depresjon.

En sårbar gruppe

Ungdom er en sårbar gruppe for depresjon. Ungdomstiden er en veldig viktig periode for å utvikle emosjonelle vaner og for mental helse.

Emosjonelle vaner er alt fra søvnmønster, regelmessig trening, ferdigheter man trenger til å løse problemer, kommunisere med andre og håndtere ulike følelser.

Det å oppleve sosiale støtte er svært viktig i denne perioden. Mellom ti og 20 prosent av ungdom opplever mentale problemer i ungdomsårene. Og de fleste er udiagnostiserte, og dermed behandles de heller ikke.

Språk, ordvalg og fortellinger kan avsløre tegn på depresjon hos ungdommer som chatter eller stiller spørsmål på nett.
Språk, ordvalg og fortellinger kan avsløre tegn på depresjon hos ungdommer som chatter eller stiller spørsmål på nett.

Kunstig intelligens oppdager mønster

Zia Uddin har i flere år jobbet med kunstig intelligens og algoritmer. Han forteller at metoden som er brukt, dyp læring, er en kjent metode i faget maskinlæring eller såkalt kunstig intelligens.

– I dette prosjektet har forskerne brukt kunstig intelligente algoritmer for å kjenne igjen ord, setninger og uttrykk, og sammenhengen mellom disse. Nå kan systemet selv kjenne igjen tegn på depresjon og tungsinn, noe som åpner for å utvikle en digital løsning som kan gi akutt hjelp til de som sliter, sier Uddin.

Forskeren forklarer dyp læring

Dyplæring eller «Deep Learning», er en undergruppe av maskinlæring. Metoden fungerer på samme måte som maskinlæring, men har andre bruksmuligheter. Når en vanlig maskinlæringsmodell ender med en unøyaktig prediksjon, må problemet løses av et menneske. Dyplæringsmodellen derimot, prøver å fikse problemet selv.

Når algoritmer trenes, blir de bedt om å lete gjennom en mengde poster som handler om helt andre ting enn depresjon, iblandet en del av depresjonstekstene. Tekstene er anonyme.

Brandtzæg forteller at Social Health Bots-prosjektet er en del av en større satsing på hjelp til selvhjelp innenfor psykisk helse rettet mot barn og unge.

– Vi ser at det er en økning i psykiske lidelser, særlig hos unge og under den pågående pandemien. Kapasiteten til behandlingssystemet er sprengt, og derfor er vi opptatt av å lage et lavterskeltilbud som kan bidra, sier Brandtzæg.

God informasjon og rask respons viktig

Både Brandtzæg og Dysthe er enige om at rask hjelp og persontilpasset hjelp er avgjørende for den enkelte.

Noen ganger kan det være nok at en fortvilet ungdom får vite at det er vanlig å oppleve depresjon, at mange har det likedan, at det finnes behandling og at det i de aller, aller fleste tilfellene går over om man får hjelp.

– Det er viktig for oss å presisere at dette ikke skal være en erstatning for hjelp i helsevesenet, men det er en løsning som kan brukes til å gi rask hjelp i førstelinja, til å spre kunnskap og til å oppfordre til å søke aktiv hjelp hos lege eller psykolog, sier Dysthe.

– Det viktigste er å gi ungdommen håp og forståelse om at det de står i, kan løses.

Nå ønsker forskerteamet å jobbe videre med løsninger slik at unge som viser tegn til depresjon i et nettforum eller på en nettside som ung.no, kan få persontilpasset informasjon og dialog med en chatbot eller andre digitale verktøy.

Om forskningsprosjektet

  • Et stort datasett med tekst er hentet fra den offentlige norsk online-tjenesten og informasjonskanalen Ung.no.
  • Begreper, setninger og spørsmål som kan indikere symptomer på depresjon er definert av eksperter i medisin og psykologi.
  • Maskinlæring er deretter brukt for å gjenkjenne disse, og såkalte nevrale nettverk har modellert den emosjonelle tilstanden til den som skriver.
  • Maskinlæringssystemet har så lært å tolke symptomene ved hjelp av kunstig intelligens som avgjør viktigheten av symptomene/ytringene.

Referanse:

Md Zia Uddin mfl.: Deep learning for prediction of depressive symptoms in a large textual dataset. Neural Computing and Applications, 2021. Doi.org/10.1007/s00521-021-06426-4

Powered by Labrador CMS