机器学习方法监测精神卫生和物质滥用使用社交媒体数据

监测精神卫生和物质滥用公共医疗的一个重要方面是早期诊断和干预可以改善健康状况,减少负面影响个人、社区和人群。互联网的使用在日常生活中主要的和基本;全球97%的互联网用户是活跃的社交媒体,和每个普通互联网用户的社交媒体账户数量近年来呈指数级增长。每分钟,世界各地的人们公开分享的个人和公共卫生信息在几个数字平台包括社交媒体、论坛和博客,和各种互联网搜索引擎。雷竞技公司可用数据的低成本流社会媒体和其他基于互联网的来源越来越被医生、患者和公众。在一般情况下,机器学习技术允许大量的社交媒体数据的有效分析,使研究人员能够识别模式和指标在公共精神卫生和物质滥用。

web数据和社交媒体的使用也带来了新的机遇心理健康监测药物警戒和药物滥用。但是,这种方法并非没有挑战。社交媒体的大量数据需要先进的计算资源,并必须确保数据的可靠性和准确性。此外,隐私问题必须仔细考虑和解决。尽管存在这些挑战,机器学习方法的潜在好处监测精神卫生和物质滥用意义重大。通过分析社交媒体数据,研究人员能够识别高危个体,跟踪精神卫生和物质滥用的传播障碍,甚至预测未来事件。

深化这一研究可以促进跨学科协作和鼓励开发新方法通过促进新发现的传播和方法。反过来,这可能导致更有效的和有效的监测和干预策略,有助于改善精神健康的个人和社区从公共健康的角度来看。

考虑这些问题,本研究课题旨在收集贡献报表示例应用程序的机器学习方法在社交媒体数据监测精神卫生和物质滥用的挑战和机遇。提交也可以解决机器学习技术如何提高公共卫生监测的效率的策略,使用数据从不同的社会媒体。

欢迎到这个集合下面的文章类型:简短的研究报告,假说和理论,方法,原始研究,审查,研究方案和系统综述。

关键字:机器学习,社交媒体,数据挖掘、公共卫生监测,心理健康,药物滥用,精神实质

重要提示:所有贡献这个研究课题必须的范围内的部分和期刊提交,作为其使命声明中定义。雷竞技rebat前沿有权指导检查手稿更适合部分或同行评审的期刊在任何阶段。