Triaging Content Severity in Online Mental Health Forums

Mental health forums are online communities where people express their issues and seek help from moderators and other users. In such forums, there are often posts with severe content indicating that the user is in acute distress and there is a risk of attempted self-harm. Moderators need to respond to these severe posts in a timely manner to prevent potential self-harm. However, the large volume of daily posted content makes it difficult for the moderators to locate and respond to these critical posts. We present a framework for triaging user content into four severity categories which are defined based on indications of self-harm ideation. Our models are based on a feature-rich classification framework which includes lexical, psycholinguistic, contextual and topic modeling features. Our approaches improve the state of the art in triaging the content severity in mental health forums by large margins (up to 17% improvement over the F-1 scores). Using the proposed model, we analyze the mental state of users and we show that overall, long-term users of the forum demonstrate a decreased severity of risk over time. Our analysis on the interaction of the moderators with the users further indicates that without an automatic way to identify critical content, it is indeed challenging for the moderators to provide timely response to the users in need.Comment: Accepted for publication in Journal of the Association for Information Science and Technology (2017

Predictive analytics applied to Alzheimer’s disease : a data visualisation framework for understanding current research and future challenges

Dissertation as a partial requirement for obtaining a master’s degree in information management, with a specialisation in Business Intelligence and Knowledge Management.Big Data is, nowadays, regarded as a tool for improving the healthcare sector in many areas, such as in its economic side, by trying to search for operational efficiency gaps, and in personalised treatment, by selecting the best drug for the patient, for instance. Data science can play a key role in identifying diseases in an early stage, or even when there are no signs of it, track its progress, quickly identify the efficacy of treatments and suggest alternative ones. Therefore, the prevention side of healthcare can be enhanced with the usage of state-of-the-art predictive big data analytics and machine learning methods, integrating the available, complex, heterogeneous, yet sparse, data from multiple sources, towards a better disease and pathology patterns identification. It can be applied for the diagnostic challenging neurodegenerative disorders; the identification of the patterns that trigger those disorders can make possible to identify more risk factors, biomarkers, in every human being. With that, we can improve the effectiveness of the medical interventions, helping people to stay healthy and active for a longer period. In this work, a review of the state of science about predictive big data analytics is done, concerning its application to Alzheimer’s Disease early diagnosis. It is done by searching and summarising the scientific articles published in respectable online sources, putting together all the information that is spread out in the world wide web, with the goal of enhancing knowledge management and collaboration practices about the topic. Furthermore, an interactive data visualisation tool to better manage and identify the scientific articles is develop, delivering, in this way, a holistic visual overview of the developments done in the important field of Alzheimer’s Disease diagnosis.Big Data é hoje considerada uma ferramenta para melhorar o sector da saúde em muitas áreas, tais como na sua vertente mais económica, tentando encontrar lacunas de eficiência operacional, e no tratamento personalizado, selecionando o melhor medicamento para o paciente, por exemplo. A ciência de dados pode desempenhar um papel fundamental na identificação de doenças em um estágio inicial, ou mesmo quando não há sinais dela, acompanhar o seu progresso, identificar rapidamente a eficácia dos tratamentos indicados ao paciente e sugerir alternativas. Portanto, o lado preventivo dos cuidados de saúde pode ser bastante melhorado com o uso de métodos avançados de análise preditiva com big data e de machine learning, integrando os dados disponíveis, geralmente complexos, heterogéneos e esparsos provenientes de múltiplas fontes, para uma melhor identificação de padrões patológicos e da doença. Estes métodos podem ser aplicados nas doenças neurodegenerativas que ainda são um grande desafio no seu diagnóstico; a identificação dos padrões que desencadeiam esses distúrbios pode possibilitar a identificação de mais fatores de risco, biomarcadores, em todo e qualquer ser humano. Com isso, podemos melhorar a eficácia das intervenções médicas, ajudando as pessoas a permanecerem saudáveis e ativas por um período mais longo. Neste trabalho, é feita uma revisão do estado da arte sobre a análise preditiva com big data, no que diz respeito à sua aplicação ao diagnóstico precoce da Doença de Alzheimer. Isto foi realizado através da pesquisa exaustiva e resumo de um grande número de artigos científicos publicados em fontes online de referência na área, reunindo a informação que está amplamente espalhada na world wide web, com o objetivo de aprimorar a gestão do conhecimento e as práticas de colaboração sobre o tema. Além disso, uma ferramenta interativa de visualização de dados para melhor gerir e identificar os artigos científicos foi desenvolvida, fornecendo, desta forma, uma visão holística dos avanços científico feitos no importante campo do diagnóstico da Doença de Alzheimer

Performance Evaluation of Smart Decision Support Systems on Healthcare

Medical activity requires responsibility not only from clinical knowledge and skill but also on the management of an enormous amount of information related to patient care. It is through proper treatment of information that experts can consistently build a healthy wellness policy. The primary objective for the development of decision support systems (DSSs) is to provide information to specialists when and where they are needed. These systems provide information, models, and data manipulation tools to help experts make better decisions in a variety of situations. Most of the challenges that smart DSSs face come from the great difficulty of dealing with large volumes of information, which is continuously generated by the most diverse types of devices and equipment, requiring high computational resources. This situation makes this type of system susceptible to not recovering information quickly for the decision making. As a result of this adversity, the information quality and the provision of an infrastructure capable of promoting the integration and articulation among different health information systems (HIS) become promising research topics in the field of electronic health (e-health) and that, for this same reason, are addressed in this research. The work described in this thesis is motivated by the need to propose novel approaches to deal with problems inherent to the acquisition, cleaning, integration, and aggregation of data obtained from different sources in e-health environments, as well as their analysis. To ensure the success of data integration and analysis in e-health environments, it is essential that machine-learning (ML) algorithms ensure system reliability. However, in this type of environment, it is not possible to guarantee a reliable scenario. This scenario makes intelligent SAD susceptible to predictive failures, which severely compromise overall system performance. On the other hand, systems can have their performance compromised due to the overload of information they can support. To solve some of these problems, this thesis presents several proposals and studies on the impact of ML algorithms in the monitoring and management of hypertensive disorders related to pregnancy of risk. The primary goals of the proposals presented in this thesis are to improve the overall performance of health information systems. In particular, ML-based methods are exploited to improve the prediction accuracy and optimize the use of monitoring device resources. It was demonstrated that the use of this type of strategy and methodology contributes to a significant increase in the performance of smart DSSs, not only concerning precision but also in the computational cost reduction used in the classification process. The observed results seek to contribute to the advance of state of the art in methods and strategies based on AI that aim to surpass some challenges that emerge from the integration and performance of the smart DSSs. With the use of algorithms based on AI, it is possible to quickly and automatically analyze a larger volume of complex data and focus on more accurate results, providing high-value predictions for a better decision making in real time and without human intervention.A atividade médica requer responsabilidade não apenas com base no conhecimento e na habilidade clínica, mas também na gestão de uma enorme quantidade de informações relacionadas ao atendimento ao paciente. É através do tratamento adequado das informações que os especialistas podem consistentemente construir uma política saudável de bem-estar. O principal objetivo para o desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão (SAD) é fornecer informações aos especialistas onde e quando são necessárias. Esses sistemas fornecem informações, modelos e ferramentas de manipulação de dados para ajudar os especialistas a tomar melhores decisões em diversas situações. A maioria dos desafios que os SAD inteligentes enfrentam advêm da grande dificuldade de lidar com grandes volumes de dados, que é gerada constantemente pelos mais diversos tipos de dispositivos e equipamentos, exigindo elevados recursos computacionais. Essa situação torna este tipo de sistemas suscetível a não recuperar a informação rapidamente para a tomada de decisão. Como resultado dessa adversidade, a qualidade da informação e a provisão de uma infraestrutura capaz de promover a integração e a articulação entre diferentes sistemas de informação em saúde (SIS) tornam-se promissores tópicos de pesquisa no campo da saúde eletrônica (e-saúde) e que, por essa mesma razão, são abordadas nesta investigação. O trabalho descrito nesta tese é motivado pela necessidade de propor novas abordagens para lidar com os problemas inerentes à aquisição, limpeza, integração e agregação de dados obtidos de diferentes fontes em ambientes de e-saúde, bem como sua análise. Para garantir o sucesso da integração e análise de dados em ambientes e-saúde é importante que os algoritmos baseados em aprendizagem de máquina (AM) garantam a confiabilidade do sistema. No entanto, neste tipo de ambiente, não é possível garantir um cenário totalmente confiável. Esse cenário torna os SAD inteligentes suscetíveis à presença de falhas de predição que comprometem seriamente o desempenho geral do sistema. Por outro lado, os sistemas podem ter seu desempenho comprometido devido à sobrecarga de informações que podem suportar. Para tentar resolver alguns destes problemas, esta tese apresenta várias propostas e estudos sobre o impacto de algoritmos de AM na monitoria e gestão de transtornos hipertensivos relacionados com a gravidez (gestação) de risco. O objetivo das propostas apresentadas nesta tese é melhorar o desempenho global de sistemas de informação em saúde. Em particular, os métodos baseados em AM são explorados para melhorar a precisão da predição e otimizar o uso dos recursos dos dispositivos de monitorização. Ficou demonstrado que o uso deste tipo de estratégia e metodologia contribui para um aumento significativo do desempenho dos SAD inteligentes, não só em termos de precisão, mas também na diminuição do custo computacional utilizado no processo de classificação. Os resultados observados buscam contribuir para o avanço do estado da arte em métodos e estratégias baseadas em inteligência artificial que visam ultrapassar alguns desafios que advêm da integração e desempenho dos SAD inteligentes. Como o uso de algoritmos baseados em inteligência artificial é possível analisar de forma rápida e automática um volume maior de dados complexos e focar em resultados mais precisos, fornecendo previsões de alto valor para uma melhor tomada de decisão em tempo real e sem intervenção humana

A model not a prophet:Operationalising patient-level prediction using observational data networks

Improving prediction model developement and evaluation processes using observational health data

A model not a prophet:Operationalising patient-level prediction using observational data networks

Improving prediction model developement and evaluation processes using observational health data