A mentális egészségi állapotok és a cukorbetegség azonosításához használt közösségi média adatok

Egy új tanulmány azt sugallja, hogy a közösségi média webhelyek bányászati ​​adatai segíthetnek a szakembereknek azonosítani és kezelni a különféle egészségügyi feltételeket, beleértve a cukorbetegséget, a szorongást, a depressziót és a pszichózisokat.

A Penn Medicine és a Stony Brook Egyetem kutatói elemezték a Facebook bejegyzéseit, és úgy vélik, hogy a bejegyzésekben szereplő nyelv a betegség mutatója lehet. Sőt, ha egy személy beleegyezik, a hozzászólásokat ugyanúgy lehet figyelni, mint a fizikai tüneteket.

A tanulmány megjelenik PLOS ONE.

"Ez a munka korai, de reméljük, hogy az ezekből a bejegyzésekből nyert információk felhasználhatók a betegek és a szolgáltatók jobb tájékoztatására az egészségükről" - mondta Raina Merchant vezető író, MS, a Penn Medicine Digitális Egészségügyi Központjának igazgatója és a sürgősségi orvoslás docense.

"Mivel a közösségi médiás bejegyzések gyakran szólnak valakinek az életmóddal kapcsolatos döntéseiről és tapasztalatairól, vagy arról, hogyan érzi magát, ezek az információk további információkat nyújthatnak a betegség kezeléséről és súlyosbodásáról."

Automatizált adatgyűjtési technika segítségével a kutatók elemezték a közel 1000 beteg teljes Facebook-bejegyzésének előzményeit, akik beleegyeztek abba, hogy elektronikus orvosi nyilvántartási adataikat összekapcsolják profiljukkal.

A kutatók ezután három modellt készítettek, hogy elemezzék a betegek prediktív erejét: az egyik modell csak a Facebook bejegyzés nyelvét elemzi, egy másik olyan demográfiai adatokat használt, mint az életkor és a nem, az utolsó pedig a két adatkészletet egyesítette.

21 különböző körülményt vizsgálva a kutatók azt találták, hogy mind a 21 csak a Facebook alapján volt kiszámítható. Valójában a feltételek 10-et jobban megjósolhatták a Facebook-adatok, mint a demográfiai információk.

Néhány olyan Facebook-adat, amelyről kiderült, hogy prediktívebb, mint a demográfiai adatok, intuitívnak tűntek. Például kimutatták, hogy az „ital” és az „üveg” jobban kiszámítja az alkoholfogyasztást.

Mások azonban nem voltak ilyen könnyűek. Például azok az emberek, akik leggyakrabban olyan vallási nyelvet emlegettek, mint „Isten” vagy „imádkoztak” a hozzászólásaikban, 15-szer nagyobb eséllyel voltak cukorbetegek, mint azok, akik a legkevésbé használták ezeket a kifejezéseket. Ezenkívül az ellenségességet kifejező szavak - mint a „buta” és néhány értelmes kifejezés - a kábítószerrel való visszaélés és a pszichózisok mutatóiként szolgáltak.

"Digitális nyelvünk olyan erőteljes aspektusokat ragad meg életünkben, amelyek valószínűleg egészen eltérnek attól, amit a hagyományos orvosi adatok rögzítenek" - mondta a tanulmány vezető szerzője, Andrew Schwartz, PhD.

„Sok tanulmány kimutatta a kapcsolatot a nyelvi minták és a konkrét betegség között, például a depresszióra prediktív nyelv vagy a nyelv, amely betekintést nyújt arra, hogy valaki rákban él-e. Számos egészségi állapot áttekintésével azonban megismerhetjük, hogy a viszonyok hogyan viszonyulnak egymáshoz, ami lehetővé teheti az AI új alkalmazását az orvostudományban. "

Tavaly e kutatócsoport sok tagja megmutatta, hogy a Facebook-bejegyzések elemzése akár három hónappal korábban is megjósolhatja a depresszió diagnózisát, mint a klinika diagnózisa.

Ez a munka erre a tanulmányra épül, és azt mutatja, hogy lehetséges egy olyan opt-in rendszer kifejlesztése a betegek számára, amely elemezheti a közösségi média bejegyzéseit, és további információkat nyújthat a klinikusoknak az ellátás finomítása érdekében. Kereskedő szerint nehéz megjósolni, mennyire elterjedt lenne egy ilyen rendszer, de „értékes lehet” a betegek számára, akik gyakran használják a közösségi médiát.

"Például, ha valaki fogyni próbál, és segítségre van szüksége az ételválasztás és a testmozgás megértésében, akkor az egészségügyi szolgáltatónak át kell néznie a közösségi média nyilvántartását, és ezáltal betekintést nyerhet a szokásos szokásaiba annak érdekében, hogy elősegítse a fejlődésüket" - mondta Merchant. .

Idén később a Merchant egy nagy próbát hajt végre, amelynek során a betegeket felkérik arra, hogy közvetlenül osszák meg a közösségi média tartalmát az egészségügyi szolgáltatóval. Ez meg fogja vizsgálni, hogy megvalósítható-e ezen adatok kezelése és alkalmazása, valamint hogy hány beteg vállalja valóban, hogy számláikat az aktív ellátás kiegészítésére fordítják.

"Az egyik kihívás ezzel az, hogy annyi adat van, és mi, mint szolgáltatók, nem vagyunk kiképezve arra, hogy magunk értelmezzük - vagy ezek alapján hozzunk klinikai döntéseket" - magyarázta Merchant. "Ennek megoldása érdekében meg fogjuk vizsgálni, hogyan lehet sűríteni és összefoglalni a közösségi média adatait."

Forrás: Pennsylvaniai Egyetem Orvostudományi Kar