Date despre rețelele sociale utilizate pentru identificarea condițiilor de sănătate mintală și a diabetului

Un nou studiu sugerează că datele miniere de pe site-urile de socializare pot ajuta profesioniștii să identifice și să gestioneze o varietate de condiții de sănătate, inclusiv diabet, anxietate, depresie și psihoză.

Cercetătorii de la Penn Medicine și Universitatea Stony Brook au analizat postările de pe Facebook și cred că limbajul din postări ar putea fi indicatori ai bolii. Mai mult, dacă o persoană își dă consimțământul, postările ar putea fi monitorizate la fel ca simptomele fizice.

Studiul apare în PLUS UNU.

„Această lucrare este timpurie, dar speranța noastră este că ideile obținute din aceste posturi ar putea fi folosite pentru a informa mai bine pacienții și furnizorii despre sănătatea lor”, a spus autorul principal Raina Merchant, MD, MS, directorul Centrului pentru sănătate digitală al Penn Medicine. și un profesor asociat de medicină de urgență.

„Întrucât postările de pe rețelele sociale se referă adesea la alegerile și experiențele cu privire la stilul de viață ale cuiva sau la modul în care se simt, aceste informații ar putea oferi informații suplimentare despre gestionarea și exacerbarea bolii.”

Folosind o tehnică automată de colectare a datelor, cercetătorii au analizat întregul istoric al postărilor pe Facebook a aproape 1.000 de pacienți care au fost de acord să aibă legătură cu datele lor din dosarul medical electronic cu profilurile lor.

Cercetătorii au construit apoi trei modele pentru a analiza puterea lor predictivă pentru pacienți: un model care analizează doar limbajul postării pe Facebook, altul care utilizează date demografice precum vârsta și sexul și ultimul care a combinat cele două seturi de date.

Analizând 21 de condiții diferite, cercetătorii au descoperit că toate cele 21 erau previzibile numai de pe Facebook. De fapt, 10 dintre condiții au fost mai bine prezise prin intermediul datelor Facebook decât informațiile demografice.

Unele dintre datele Facebook care s-au dovedit a fi mai predictive decât datele demografice păreau intuitive. De exemplu, „băutura” și „sticla” s-au dovedit a fi mai predictive pentru abuzul de alcool.

Cu toate acestea, altele nu au fost la fel de ușoare. De exemplu, persoanele care au menționat cel mai des limbajul religios precum „Dumnezeu” sau „se roagă” în posturile lor au fost de 15 ori mai predispuse la diabet decât cei care au folosit cel mai puțin acești termeni. În plus, cuvintele care exprimă ostilitate - cum ar fi „prost” și unele explicative - au servit ca indicatori ai abuzului de droguri și psihoze.

„Limbajul nostru digital surprinde aspecte puternice ale vieții noastre, care sunt, probabil, destul de diferite de ceea ce este captat prin datele medicale tradiționale”, a declarat dr. Andrew Schwartz, autor al studiului.

Multe studii au arătat acum o legătură între tiparele lingvistice și bolile specifice, cum ar fi limbajul predictiv al depresiei sau limbajul care oferă informații despre dacă cineva trăiește cu cancer. Cu toate acestea, analizând multe afecțiuni medicale, avem o imagine a modului în care condițiile se leagă unele de altele, ceea ce poate permite noi aplicații ale IA pentru medicină. ”

Anul trecut, mulți membri ai acestei echipe de cercetare au reușit să demonstreze că analiza postărilor de pe Facebook ar putea prezice un diagnostic de depresie cu trei luni mai devreme decât un diagnostic în clinică.

Această lucrare se bazează pe acest studiu și arată că ar putea exista potențialul de a dezvolta un sistem opt-in pentru pacienți care ar putea analiza postările lor de pe rețelele de socializare și ar putea oferi informații suplimentare clinicienilor pentru a rafina furnizarea de îngrijire. Merchant a spus că este greu de prezis cât de răspândit ar fi un astfel de sistem, dar „ar putea fi valoros” pentru pacienții care folosesc frecvent rețelele sociale.

„De exemplu, dacă cineva încearcă să piardă în greutate și are nevoie de ajutor pentru a-și înțelege alegerile alimentare și regimurile de exerciții fizice, consultarea unui furnizor de asistență medicală ar putea să le ofere mai multe informații despre tiparele lor obișnuite pentru a le ajuta să le îmbunătățească”, a spus Merchant. .

La sfârșitul acestui an, Merchant va desfășura un studiu amplu în care pacienții vor fi rugați să partajeze direct conținutul social media cu furnizorul lor de asistență medicală. Acest lucru va oferi o privire asupra faptului dacă gestionarea și aplicarea acestor date este fezabilă, precum și numărul de pacienți care ar fi de acord ca conturile lor să fie utilizate pentru a completa îngrijirea activă.

„O provocare în acest sens este că există atât de multe date și noi, ca furnizori, nu suntem instruiți să le interpretăm noi înșine - sau să luăm decizii clinice pe baza lor”, a explicat Merchant. „Pentru a aborda acest lucru, vom explora cum să condensăm și să rezumăm datele din rețelele sociale”.

Sursa: Facultatea de Medicină a Universității din Pennsylvania