Aprovechamiento de datos de reddit para la generación de datos sintéticos de salud mejorados por el contexto para...

Área de la Ciencia:

• Lingüística Computacional; Psicología Clínica; Inteligencia Artificial

Sus antecedentes:

• La baja autoestima (LoST) es un factor de riesgo significativo para los trastornos depresivos, a menudo no detectado en entornos clínicos.; Las herramientas existentes para la evaluación de la autoestima tienen un uso clínico limitado, dejando indicadores cruciales dentro de las notas clínicas no estructuradas.; El desarrollo de modelos de procesamiento del lenguaje natural (PNL) para la detección de LoST se ve obstaculizado por la escasez de datos clínicos anotados y las preocupaciones de privacidad con el etiquetado impulsado por LLM.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco novedoso para generar notas clínicas sintéticas mejoradas por el contexto a partir de datos de redes sociales.; Evaluar la efectividad de los modelos de lenguaje pequeños para identificar expresiones de baja autoestima en estas notas sintéticas.; Abordar las limitaciones de los datos de redes sociales para aplicaciones clínicas mejorando la fidelidad contextual.

Principales métodos:

• Se desarrolló un marco novedoso para generar notas clínicas sintéticas mejoradas por el contexto a partir de narrativas de redes sociales (Reddit).; Se empleó un marco de evaluación de métodos mixtos, evaluando la estructura, legibilidad, diversidad lingüística y fidelidad contextual de las señales de LoST.; Se utilizaron modelos de lenguaje pequeños para identificar expresiones de baja autoestima en los datos sintéticos generados.

Principales resultados:

• Las notas clínicas sintéticas generadas a partir de datos de redes sociales pueden aumentar eficazmente los escasos corpus clínicos.; Los modelos de PNL entrenados con datos sintéticos muestran un rendimiento comparable o mejorado a los entrenados con notas reales.; El marco propuesto demuestra utilidad para identificar marcadores lingüísticos de baja autoestima con una mayor relevancia contextual.

Conclusiones:

• Este trabajo presenta un método escalable y que preserva la privacidad para generar datos clínicos sintéticos para la detección temprana de riesgos psicosociales como LoST.; El enfoque facilita la traducción de señales de salud mental de texto no estructurado a información clínicamente procesable.; La generación de datos sintéticos ofrece una solución viable para superar la escasez de datos y los problemas de privacidad en la investigación de PNL clínica.