利用机器学习识别Reddit社区上滥用芬太尼个人的风险水平

社交媒体

阿片类药物

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互联网干预26（2021）100467

利用

上在线社区的帖子检测滥用芬太尼的个人的风险水平

Sanjana Garg

，

，Jordan Taylor

，

，Mai El Sherief

，Erin Kasson

，Talayeh Aledavood

，

Raven Riordan

，Nina Kaiser

，Patricia Cavazos-Bogg

，Munmun De Choudhury

，

美利坚合众国佐治亚理工学院计算学院，亚特兰大，

GA 30332

华盛顿大学医学院精神病学系，圣路易斯，

MO 63130

，美利坚合众国

芬兰埃斯波阿尔托大学计算机科学系

A R T I C L E I N FO

关键词：

芬太尼阿

片类药物

过量

机器学习检测

社交媒体

A B S T R A C T

阿片类药物滥用是美国的一场公共卫生危机，芬太尼等合成阿片类药物的滥用导致了最近一波阿片类药物相关

死亡。由于那些滥用芬太尼的人往往是一个隐藏的高风险群体，因此需要创新的方法来识别有滥用芬太尼风险

的个人。机器学习过去曾被用来调查Reddit上围绕物质使用的讨论，这项研究利用类似的技术来识别该平台上

关于芬太尼的讨论中的风险内容。

方法：

临床领域专家开发了一个代码本，其中包含12个指示芬太尼滥用风险的类别，并用于手动标记391个

Reddit帖子和评论。利用这些数据，我们建立了机器学习分类模型来识别芬太尼风险。

结果：

我们的机器学习风险模型能够检测到临床专家标记为风险的帖子或评论，准确率为 76%，灵敏度为

76%。此外，我们还提供了芬太尼及其类似物的社区特定的口语词汇

讨论：

本研究采用跨学科方法，利用机器学习技术和临床领域专业知识自动检测风险话语，这可能会引起并受

益于及时干预。此外，我们的芬太尼及其类似物的在线术语词汇扩展了我们对阿片类药物在线“街头“命名的理

解通过对药物滥用风险因素的更好理解，这些研究结果允许在滥用芬太尼的人中识别风险概念，以告知针对这

一风险群体的外联和干预策略

介绍

在阿片类药物流行病中（Gostin等人，自2013年以来，合成阿片类

药物滥用已成为一场紧迫的公共卫生危机，因为这些非法制造的合成药

物开始变得更容易获得（DEA，2015; DEA，2018），导致2019年与过

量相关的死亡人数是2013年的近12倍（CDC，2019）。芬太尼是一种合

成阿片类药物，特别是被认为是一种严重的威胁（Springer et al.，2019

年），因为它推动了最近一波合成阿片类药物死亡（斯宾塞等人，2019;

CDC，2018）。2016年，芬太尼成为美国过量死亡最常提及的药物，超

过了海洛因。

（Hedegaard等人， 2018年）。它是一种非常有效的药物，使用户

非常容易上瘾，以及其他药物的用户无意中过量服用，并且它经常在

用户不知情的情况下掺入物质中，使过量服用的风险更高（Jones等

人，2018; NIDA，2019）。事实上，一项研究发现，芬太尼检测呈

阳性的患者中有73%没有报告芬太尼滥用，这表明他们在不知情的情

况下注射或服用了该药物（LaRue等人， 2019; Amlani等人， 2015

年）。

在美国，许多与芬太尼使用有关的过量和伤害的情况都是无意

的，通常与使用海洛因，可卡因和其他含有芬太尼的药物有关，以增

加其欣快感（CDC，2021;NIDA，2019）。对于那些

* 通讯作者：计算机学院，佐治亚理工学院，756 W Peachtree St NW，亚特兰大，GA 30308，美国。

电子邮件地址：

mchoudhu@cc.gatech.edu（M. De Choudhury）。

共同第一作者。

https://doi.org/10.1016/j.invent.2021.100467

接收日期：2021年7月26日;接收日期：2021年9月25日;接受日期：2021年

2021

年

月

日网上发售

by-NC-ND

许可

证

（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）中找到。

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期刊主页：www.elsevier.com/locate/invent

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