研究利用人工智能语言模型分析了近400名儿科患者及其护理人员在社交媒体上表达的情绪和情感，发现患有多种长期健康问题的儿童在应对身体挑战的同时，也经历着严重的情绪压力。
这项研究由英国普利茅斯大学主导，特别评估了年轻人对他们在新冠疫情期间的护理和经历的看法，以及这对他们情绪和心理健康的影响。
通过分析从Care Opinion平台获取的匿名数据，研究人员发现，在所分析的叙述中，近94%的评论被归类为负面，而积极评论不到6%。
超过60%的负面评论与悲伤有关，而每六条评论中就有一条左右表达了恐惧。
患有癌症、哮喘、慢性疼痛和心理健康状况的儿童表现出特别高的情绪困扰，凸显了应对多种长期健康问题的情感负担。
新冠疫情也被发现加剧了负面情绪，特别是悲伤和厌恶，患者对医疗体系感到失望，而隔离和被打乱的护理程序引发了强烈的情绪反应。
尽管只有6%的评论被归类为积极，但研究发现，大多数积极评论都与有效的沟通、富有同情心的护理和成功的治疗结果有关。
研究人员表示，这项研究突显了支持管理复杂疾病的脆弱年轻患者的重要性，以及采用综合护理方法来关注身体和心理健康的需求。
电子健康教授Shang-Ming Zhou领导了这项研究，数据分析由MSc数据科学和商业分析学生Israel Oluwalade执行。
作为利用人工智能分析健康数据的知名专家，Zhou教授说：“据我们所知，这是首次利用社交媒体数据来分析儿科患者的情绪和情感的研究。”
“我们的研究结果揭示了患有多种长期健康问题的患者所经历的深刻情感历程，填补了医疗专业人员和机构在知识上的关键空白。”
“它还突显了疫情中患有多种健康问题的儿科患者及其护理人员所承受的不成比例的情感负担，显示了在公共卫生紧急情况下需要有针对性的干预措施来应对情感反应。”
Oluwalade补充道：“在我处理数据集的过程中，我尤其注意到儿童的情感反应与特定的共病模式之间的联系是多么明显。”
“例如，在讨论多次医院就诊或长期服药的群体中，恐惧和悲伤的情绪尤为突出。”
“最让我惊讶的是，在提到友善的工作人员或成功治疗经历的帖子中，‘满意’和‘惊奇’的出现频率出乎意料地高。”
“这提醒了我，数字表达不仅能够反映痛苦，也能反映韧性和希望，即使是在患有复杂疾病的年轻患者中也是如此。”
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