Medical Oamenii de știință de la Universitatea din Pennsylvania au descoperit că afecțiunile medicale ar putea fi prezise din conținutul postărilor pe rețelele sociale
social media este acum o parte integrantă a vieții noastre. În 2019, cel puțin 2.7 miliarde oameni utilizați în mod regulat platforme de social media online precum Facebook, Twitter și Instagram. Aceasta înseamnă că peste un miliard de persoane împărtășesc zilnic informații despre viața lor pe aceste platforme publice. Oamenii își împărtășesc liber gândurile, placerile și antipatiile, sentimentele și personalitățile lor. Oamenii de știință explorează dacă aceste informații, generate în afara clinic sistemul de sănătate, ar putea dezvălui posibili predictori de boală în viața de zi cu zi a pacientes care altfel ar putea fi ascunse personalului medical și cercetătorilor. Studiile anterioare au arătat cum Twitter poate prezice rata mortalității prin boli de inimă sau poate monitoriza sentimentul publicului cu privire la problemele medicale, cum ar fi asigurarea. Cu toate acestea, informațiile din rețelele sociale nu au fost folosite până acum pentru a prezice condițiile medicale la nivel individual.
Un nou studiu publicat pe 17 iunie în PLoS ONE a arătat pentru prima dată legătura dintre fișele medicale electronice ale pacienților (care și-au dat acordul) cu profilurile lor de pe rețelele sociale. Cercetătorii și-au propus să investigheze – în primul rând, dacă afecțiunile medicale ale unui individ pot fi prezise din limbajul postat pe conturile de rețele sociale ale utilizatorului și, în al doilea rând, dacă pot fi identificați anumiți markeri ai bolii.
Cercetătorii au folosit o tehnică automată de colectare a datelor pentru a analiza istoricul complet al Facebook-ului a 999 de pacienți. Aceasta a însemnat analiza a 20 de milioane de cuvinte în aproximativ 949,000 de actualizări de stare Facebook cu postări care conțineau cel puțin 500 de cuvinte. Cercetătorii au dezvoltat trei modele pentru a face predicții pentru fiecare pacient. Primul model a analizat limbajul postărilor de pe Facebook prin identificarea cuvintelor cheie. Al doilea model a analizat informațiile demografice ale pacienților, cum ar fi vârsta și sexul acestora. Al treilea model a combinat aceste două seturi de date. Un total de 21 de afecțiuni medicale au fost analizate, inclusiv diabet, anxietate, depresie, hipertensiune arterială, abuz de alcool, obezitate, psihoze.
Analiza a arătat că toate cele 21 de afecțiuni medicale erau previzibile numai din postările de pe Facebook. Și, 10 condiții au fost prezise mai bine de postările de pe Facebook decât chiar de datele demografice. Cuvintele cheie proeminente au fost, de exemplu, „băutură”, „beat” și „sticlă”, care predicau abuzul de alcool, iar cuvinte precum „Dumnezeu” sau „rugați-vă” sau „familie” au fost folosite de 15 ori mai probabil de persoanele cu diabet. Cuvinte precum „mut” au servit drept indicatori pentru abuzul de droguri și psihoză, iar cuvinte precum „durere”, „plâns” și „lacrimi” au fost legate de suferința emoțională. Limbajul Facebook folosit de indivizi a fost foarte eficient în a face predicții – în special despre diabet și mental sănătate afecțiuni, inclusiv anxietate, depresie și psihoză.
Studiul actual sugerează că ar putea fi dezvoltat un sistem de înscriere pentru pacienți în care pacienții au permis analiza postărilor lor pe rețelele sociale, oferind acces la aceste informații clinicienilor. Această abordare ar putea fi cea mai valoroasă pentru persoanele care folosesc în mod obișnuit rețelele sociale. Deoarece rețelele sociale reflectă gândurile, personalitatea, starea mentală și comportamentele de sănătate ale oamenilor, aceste date ar putea fi folosite pentru a prezice debutul sau agravarea unei boli. În ceea ce privește rețelele sociale, confidențialitatea, consimțământul informat și dreptul de proprietate asupra datelor vor fi cruciale. Condensarea și rezumarea conținutului rețelelor sociale și realizarea interpretărilor este scopul principal.
Studiul actual poate conduce la dezvoltarea de noi inteligență artificială aplicații pentru prezicerea afecțiunilor medicale. Datele din rețelele sociale sunt cuantificabile și oferă noi căi de evaluare a factorilor de risc comportamentali și de mediu ai unei boli. Datele din rețelele sociale ale unui individ sunt denumite „mediome sociale” (similar cu genom – set complet de gene).
***
{Puteți citi lucrarea originală de cercetare făcând clic pe linkul DOI de mai jos în lista surselor citate}
Sursa (s)
Comerciant RM și colab. 2019. Evaluarea predictibilității afecțiunilor medicale din postările pe rețelele sociale. PLUS UNU. 14 (6). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0215476
