Медицински Научниците од Универзитетот во Пенсилванија открија дека медицинските состојби може да се предвидат од содржината на објавите на социјалните мрежи
социјалните медиуми сега е составен дел од нашите животи. Во 2019 година, најмалку 2.7 милијарди луѓе редовно користете онлајн платформи за социјални медиуми како Фејсбук, Твитер и Инстаграм. Ова значи дека повеќе од милијарда поединци секојдневно споделуваат информации за нивниот живот на овие јавни платформи. Луѓето слободно ги споделуваат своите мисли, сака и не, чувства и личности. Научниците истражуваат дали оваа информација, генерирана надвор од клинички здравствениот систем, би можел да открие можни предиктори за болести во секојдневниот живот на pacientes кои инаку може да бидат скриени за здравствениот персонал и истражувачите. Претходните студии покажаа како Твитер може да ја предвиди стапката на смртност од срцеви заболувања или да го следи јавното расположение за прашања поврзани со медицинските работи како осигурувањето. Сепак, информациите на социјалните мрежи досега не се користени за предвидување на медицински состојби на индивидуално ниво.
Една нова студија објавена на 17 јуни во PLoS One за прв пат го покажа поврзувањето на електронската медицинска евиденција на пациентите (кои дале согласност) со нивните профили на социјалните мрежи. Истражувачите имаа за цел да истражат - прво, дали медицинските состојби на поединецот може да се предвидат од јазикот објавен на сметките на социјалните медиуми на корисникот и второ, дали може да се идентификуваат специфични маркери за болеста.
Истражувачите користеле техника за автоматско собирање податоци за да ја анализираат целосната историја на Facebook на 999 пациенти. Ова значеше анализа на огромни 20 милиони зборови во околу 949,000 ажурирања на статуси на Фејсбук со објави што содржат најмалку 500 зборови. Истражувачите развија три модели за да направат предвидувања за секој пациент. Првиот модел го анализираше јазикот на објавите на Фејсбук со идентификување на клучни зборови. Вториот модел ги анализираше демографските информации на пациентите, како што се нивната возраст и пол. Третиот модел ги комбинира овие две групи на податоци. Беа разгледани вкупно 21 здравствена состојба, вклучувајќи дијабетес, анксиозност, депресија, хипертензија, злоупотреба на алкохол, дебелина, психози.
Анализата покажа дека сите 21 здравствена состојба може да се предвидат само од објавите на Фејсбук. А, 10 состојби беа предвидени подобро од објавите на Фејсбук отколку дури и демографијата. Истакнатите клучни зборови беа, на пример, „пијалок“, „пијан“ и „шише“ кои предвидуваа злоупотреба на алкохол, а зборовите како „Бог“ или „моли се“ или „семејство“ беа користени 15 пати почесто од луѓе со дијабетес. Зборовите како „глупаво“ служеле како индикатори за злоупотреба на дрога и психоза, а зборовите како „болка“, „плачење“ и „солзи“ биле поврзани со емоционална вознемиреност. Јазикот на Фејсбук што го користеа поединци беше многу ефикасен во правењето предвидувања - особено за дијабетесот и менталното здравје состојби вклучувајќи анксиозност, депресија и психоза.
Тековната студија сугерира дека би можел да се развие систем за прифаќање за пациенти каде што пациентите дозволуваат анализа на нивните објави на социјалните мрежи со обезбедување пристап до овие информации на лекарите. Овој пристап може да биде највреден за луѓето кои рутински ги користат социјалните медиуми. Бидејќи социјалните медиуми ги рефлектираат мислите, личноста, менталната состојба и здравствените однесувања на луѓето, овие податоци може да се користат за предвидување на почетокот или влошувањето на болеста. Кога станува збор за социјалните медиуми, приватноста, информираната согласност и сопственоста на податоците ќе бидат клучни. Кондензирањето и сумирањето на содржината на социјалните мрежи и правењето толкувања е примарна цел.
Тековната студија може да доведе до развој на нови вештачка интелигенција апликации за предвидување медицински состојби. Податоците од социјалните мрежи се квантитативни и обезбедуваат нови начини за проценка на факторите на ризик во однесувањето и животната средина на болеста. Податоците од социјалните мрежи на поединецот се нарекуваат „социјален медиум“ (слично на геномот – комплетен сет на гени).
***
{Можете да го прочитате оригиналниот истражувачки труд со кликнување на врската DOI дадена подолу во списокот со цитирани извори}
Извор (и)
Трговецот РМ и др. 2019. Оценување на предвидливоста на медицински состојби од објавите на социјалните мрежи. PLOS ONE. 14 (6). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0215476
