Sotsiaalmeedia andmed, mida kasutatakse vaimse tervise seisundite ja diabeedi tuvastamiseks
Uus uuring näitab, et sotsiaalmeedia saitide andmete kaevandamine võib aidata spetsialistidel tuvastada ja hallata mitmesuguseid terviseseisundeid, sealhulgas diabeet, ärevus, depressioon ja psühhoos.
Penni meditsiini ja Stony Brooki ülikooli teadlased analüüsisid Facebooki postitusi ja usuvad, et postituste keel võib olla haiguse näitajaks. Veelgi enam, kui isik annab nõusoleku, saab postitusi jälgida nagu füüsilisi sümptomeid.
Uuring ilmub aastal PLOS ONE.
"See töö on varajane, kuid loodame, et nendelt postitustelt saadud teadmisi saab kasutada patsientide ja pakkujate paremaks teavitamiseks nende tervisest," ütles Penn Meditsiini digitaaltervise keskuse direktor, juhtivautor Raina Merchant. ja erakorralise meditsiini dotsent.
"Kuna sotsiaalmeedia postitused käsitlevad sageli kellegi elustiili valikuid ja kogemusi või enesetunnet, võib see teave anda lisateavet haiguste ohjamise ja ägenemise kohta."
Automaatse andmekogumise tehnika abil analüüsisid teadlased kogu Facebooki postituse ajalugu ligi 1000 patsiendil, kes nõustusid oma elektrooniliste terviseandmete andmete linkimisega nende profiilidega.
Seejärel ehitasid teadlased kolm mudelit, et analüüsida nende ennustavat jõudu patsientide jaoks: üks mudel analüüsis ainult Facebooki postituse keelt, teine, milles kasutati selliseid demograafilisi andmeid nagu vanus ja sugu, ja viimane, mis ühendas need kaks andmekogumit.
Uurides 21 erinevat tingimust, leidsid teadlased, et kõik 21 olid ennustatavad ainult Facebookist. Tegelikult ennustati Facebooki andmete põhjal kümmet tingimust paremini kui demograafilist teavet.
Osa Facebooki andmetest, mis leiti olevat ennustatavamad kui demograafilised andmed, tundusid intuitiivsed. Näiteks näidati, et „jook” ja „pudel” ennustavad alkoholi kuritarvitamist paremini.
Teised polnud aga nii lihtsad. Näiteks inimestel, kes mainisid oma postitustes kõige sagedamini religioosset keelt nagu „jumal” või „palvetasid”, oli suhkruhaigus 15 korda suurem kui neil, kes neid termineid kõige vähem kasutasid. Lisaks sellele näitasid uimastite kuritarvitamise ja psühhooside näitajatena vaenulikkust väljendavad sõnad nagu „tumm” ja mõned seletussõnad.
"Meie digitaalne keel haarab meie elust võimsaid aspekte, mis on tõenäoliselt üsna erinevad traditsioonilise meditsiiniandmete abil tabatust," ütles uuringu vanemautor Andrew Schwartz, PhD.
„Paljud uuringud on nüüd näidanud seost keelemustrite ja konkreetse haiguse vahel, näiteks depressiooni ennustav keel või keel, mis annab ülevaate sellest, kas keegi elab vähiga. Paljusid meditsiinilisi seisundeid vaadates saame siiski ülevaate, kuidas tingimused on omavahel seotud, mis võib võimaldada tehisintellekti uusi rakendusi meditsiinis. "
Eelmisel aastal suutsid paljud selle uurimisrühma liikmed näidata, et Facebooki postituste analüüs võib ennustada depressiooni diagnoosi isegi kolm kuud varem kui diagnoos kliinikus.
See töö põhineb sellel uuringul ja näitab, et patsientide jaoks võib olla võimalus töötada välja opt-in süsteem, mis võiks analüüsida nende sotsiaalmeedia postitusi ja pakkuda arstidele lisateavet ravi osutamise täpsustamiseks. Kaupmehe sõnul on raske ennustada, kui ulatuslik selline süsteem oleks, kuid see võib "olla väärtuslik" patsientidele, kes kasutavad sotsiaalmeediat sageli.
"Näiteks kui keegi üritab kaalust alla võtta ja vajab abi oma toiduvalikute ja treeningrežiimide mõistmisel, võib tervishoiuteenuse pakkuja sotsiaalmeedia andmete ülevaatamine anda neile parema ülevaate nende tavapärastest mustritest," aitas Merchant. .
Selle aasta lõpus viib Merchant läbi mahuka uuringu, kus patsientidel palutakse sotsiaalmeediasisu otse oma tervishoiuteenuse osutajaga jagada. See võimaldab uurida, kas nende andmete haldamine ja rakendamine on teostatav, ning seda, kui palju patsiente oleks tegelikult nõus, et nende kontosid kasutatakse aktiivravi täiendamiseks.
"Selle üheks väljakutseks on see, et andmeid on nii palju ja me kui pakkujad ei ole koolitatud neid ise tõlgendama ega selle põhjal kliinilisi otsuseid tegema," selgitas Merchant. "Selle lahendamiseks uurime, kuidas sotsiaalmeedia andmeid koondada ja kokku võtta."
Allikas: Pennsylvania ülikooli meditsiinikool
