Reddit上の治療抵抗性うつ病に対するLLM強化治療正規化とアスペクトベース感情分析

要旨：治療抵抗性うつ病（TRD）は、複数の適切な治療試行にもかかわらず寛解を得られない重症の大うつ病性障害です。TRDに対する薬物療法の選択肢全般のエビデンスは依然として限られており、試験はしばしば患者が報告する耐容性を十分には捉えきれません。したがって大規模なオンラインのピアサポートの語りは、実世界で患者が薬をどのように記述し評価するかを補完的な視点として提供します。本研究では、2010年から2025年にかけて、28のメンタルヘルス関連のサブレディットからTRDを明示的に参照した3,480人の購読者による5,059件のReddit投稿を収集したコーパスを作成しました。そのうち3,839件の投稿は少なくとも1つの薬剤に言及しており、ブランド名の語彙規範化、綴りの誤り、口語表現を辞書ベースで正規化した後、81種類のジェネリック薬剤の23,399件の言及を生み出しました。私たちは、SMM4H 2023 の therapy-sentiment Twitter コーパスに対して DeBERTa-v3 をファインチューニングし、LLM に基づくデータ拡張を用いてアスペクトベースの感情分類器を開発し、共有タスクのテストセットでマイクロF1スコア0.800を達成しました。この分類器を Reddit に適用し、個々の薬剤に対する感情を三つのカテゴリー（肯定的、中立、否定的）に分けて定量化し、薬剤、購読者、サブレディット、年ごとのパターンを追跡しました。全体として、薬剤の言及の72.1%は中立、14.8%は否定的、13.1%は肯定的でした。従来の抗うつ薬、特にSSRIおよびSNRIは、否定的な割合が肯定的な割合より一貫して高いことを示しました。一方、ケタミンとエスケタミンは相対的により好ましい感情プロファイルを示しました。これらの知見は、正規化された薬剤抽出とアスペクトベースの感情分析を組み合わせることで、TRD関連のReddit 議論における患者が認識する治療体験を特徴づけるのに役立ち、臨床的エビデンスを大規模な患者生成の視点で補完します。