Podaci o društvenim medijima koji se koriste za utvrđivanje stanja mentalnog zdravlja i dijabetesa
Nova studija sugerira da rudarski podaci s web lokacija na društvenim mrežama mogu pomoći stručnjacima u prepoznavanju i upravljanju raznim zdravstvenim stanjima, uključujući dijabetes, anksioznost, depresiju i psihozu.
Istraživači s Penn Medicine i Sveučilišta Stony Brook analizirali su objave na Facebooku i vjeruju da bi jezik u objavama mogao biti pokazatelji bolesti. Štoviše, ako pojedinac da pristanak, objave se mogu nadzirati baš kao i fizički simptomi.
Studija se pojavljuje u PLOS JEDAN.
"Ovaj je posao rano, ali nadamo se da bi se uvidi prikupljeni ovim objavama mogli koristiti za bolje informiranje pacijenata i davatelja usluga o njihovom zdravlju", rekla je glavna autorica Raina Merchant, dr. Med., MS, direktorica Centra za digitalno zdravlje Penn Medicine i izvanredni profesor hitne medicine.
"Budući da se objave na društvenim mrežama često odnose na nečiji odabir načina života i iskustva ili kako se osjećaju, ove bi informacije mogle pružiti dodatne informacije o upravljanju bolestima i pogoršanju bolesti."
Koristeći automatiziranu tehniku prikupljanja podataka, istraživači su analizirali cjelokupnu povijest postova na Facebooku gotovo 1000 pacijenata koji su se složili da njihovi elektronički podaci medicinske evidencije budu povezani s njihovim profilima.
Zatim su istraživači izgradili tri modela za analizu njihove prediktivne moći za pacijente: jedan model koji analizira samo Facebook jezik posta, drugi koji je koristio demografske podatke kao što su dob i spol, a posljednji koji je kombinirao dva skupa podataka.
Istražujući 21 različitu situaciju, istraživači su otkrili da je svih 21 bilo predvidljivo samo na Facebooku. Zapravo je 10 uvjeta bilo bolje predviđeno putem podataka na Facebooku od demografskih podataka.
Neki od podataka na Facebooku za koje je utvrđeno da su više predviđajući od demografskih podataka činili su se intuitivnima. Na primjer, pokazalo se da „piće“ i „boca“ više predviđaju zlouporabu alkohola.
Međutim, drugima nije bilo lako. Primjerice, ljudi koji su u svojim postovima najčešće spominjali vjerski jezik poput „Bog“ ili „moli se“ imali su 15 puta veću vjerojatnost da imaju dijabetes od onih koji su najmanje upotrebljavali ove izraze. Uz to, riječi koje izražavaju neprijateljstvo - poput "nijemog" i nekih prostačkih riječi - poslužile su kao pokazatelji zlouporabe droga i psihoza.
"Naš digitalni jezik bilježi moćne aspekte našeg života koji se vjerojatno prilično razlikuju od onoga što je zabilježeno tradicionalnim medicinskim podacima", rekao je stariji autor studije dr. Andrew Schwartz.
„Mnoga su istraživanja sada pokazala vezu između jezičnih obrazaca i određene bolesti, poput jezika koji predviđa depresiju ili jezika koji daje uvid živi li netko s rakom. Međutim, uvidom u mnoga medicinska stanja, vidimo kako se uvjeti međusobno odnose, što može omogućiti nove primjene umjetne inteligencije za medicinu. "
Prošle su godine mnogi članovi ovog istraživačkog tima uspjeli pokazati da analiza objava na Facebooku može predvidjeti dijagnozu depresije čak tri mjeseca ranije od dijagnoze u klinici.
Ovaj se rad temelji na toj studiji i pokazuje da može postojati potencijal za razvoj sustava za prijavu za pacijente koji bi mogao analizirati svoje objave na društvenim mrežama i pružiti dodatne informacije kliničarima kako bi poboljšali pružanje njege. Trgovac je rekao da je teško predvidjeti koliko će takav sustav biti raširen, ali "mogao bi biti vrijedan" za pacijente koji često koriste društvene mreže.
"Na primjer, ako netko pokušava smršavjeti i treba mu pomoć u razumijevanju izbora hrane i režima vježbanja, pružanje zdravstvenih usluga da pregledaju njihove zapise na društvenim mrežama može im dati više uvida u njihove uobičajene obrasce kako bi im pomoglo poboljšati ih", rekao je Merchant ,
Kasnije ove godine, Merchant će provesti veliko ispitivanje u kojem će se od pacijenata tražiti da izravno dijele sadržaj društvenih mreža sa svojim liječnikom. To će pružiti uvid u to je li upravljanje tim podacima i njihova primjena izvedivo, kao i to koliko bi se pacijenata zapravo složilo da se njihovi računi koriste kao dopuna aktivnoj skrbi.
"Jedan je izazov s tim što postoji toliko podataka i mi kao pružatelji usluga nismo obučeni da ih sami tumačimo - ili na temelju toga donosimo kliničke odluke", objasnio je Merchant. "Da bismo to riješili, istražit ćemo kako sažeti i sažeti podatke o društvenim mrežama."
Izvor: Medicinski fakultet Sveučilišta Pennsylvania
