Дані соціальних мереж, що використовуються для ідентифікації стану психічного здоров’я та діабету

Нове дослідження припускає, що дані видобутку з веб-сайтів у соціальних мережах можуть допомогти професіоналам визначити та керувати різними станами здоров'я, включаючи діабет, тривогу, депресію та психоз.

Дослідники з Penn Medicine та Університету Стоні Брук проаналізували публікації у Facebook і вважають, що мова в публікаціях може бути показником захворювання. Більше того, якщо особа надає згоду, посади можуть контролюватися так само, як і фізичні симптоми.

Дослідження з'являється в PLOS ONE.

"Ця робота розпочалась рано, але ми сподіваємось, що отримані в цих публікаціях відомості можуть бути використані для кращого інформування пацієнтів та постачальників про їхнє здоров'я", - сказала провідний автор Раїна Мерчант, доктор медичних наук, директор Центру цифрового здоров'я Пенсін Медікейшн. та доцентом кафедри екстреної медицини.

"Оскільки дописи в соціальних мережах часто стосуються вибору чи переживання чимось способу життя чи того, що вони відчувають, ця інформація може надати додаткову інформацію про лікування та загострення хвороби".

Використовуючи техніку автоматизованого збору даних, дослідники проаналізували всю історію публікацій у Facebook майже 1000 пацієнтів, які погодились розміщувати дані електронних медичних карток у своїх профілях.

Потім дослідники побудували три моделі для аналізу їхньої передбачувальної сили для пацієнтів: одна модель аналізувала лише мову публікацій Facebook, інша використовувала демографічні показники, такі як вік і стать, і остання, яка поєднувала два набори даних.

Досліджуючи 21 різний стан, дослідники виявили, що всі 21 можна було передбачити лише на Facebook. Насправді, 10 з цих умов було краще передбачено за допомогою даних Facebook, ніж демографічна інформація.

Деякі дані Facebook, які виявились більш передбачувальними, ніж демографічні, здавалися інтуїтивними. Наприклад, "напій" та "пляшка" виявилися більш передбачувальними щодо зловживання алкоголем.

Однак інші були не такими легкими. Наприклад, люди, які найчастіше згадували в своїх публікаціях релігійну мову, як-от "Бог" або "молиться", мали в 15 разів більше шансів на діабет, ніж ті, хто найменше використовував ці терміни. Крім того, слова, що виражають ворожість - як "німий" та деякі висловлювання - слугували показником зловживання наркотиками та психозів.

"Наша цифрова мова охоплює потужні аспекти нашого життя, які, ймовірно, суттєво відрізняються від тих, що фіксуються за допомогою традиційних медичних даних", - сказав старший автор дослідження, доктор філософії Ендрю Шварц.

“Зараз багато досліджень показали зв’язок між мовними моделями та конкретними захворюваннями, наприклад, мова, яка передбачає депресію, або мова, яка дає уявлення про те, чи хтось живе з раком. Однак, розглядаючи багато медичних захворювань, ми отримуємо уявлення про те, як умови співвідносяться між собою, що може дозволити нові застосування ШІ для медицини ".

Торік багато членів цієї дослідницької групи змогли показати, що аналіз публікацій у Facebook може передбачити діагноз депресії на три місяці раніше, ніж діагноз у клініці.

Ця робота спирається на це дослідження і показує, що може існувати потенціал для розробки системи прийому для пацієнтів, яка могла б проаналізувати свої публікації в соціальних мережах та надати додаткову інформацію для клініцистів для вдосконалення надання медичної допомоги. Торговець зазначив, що важко передбачити, наскільки широко поширена така система, але вона "може бути цінною" для пацієнтів, які часто користуються соціальними мережами.

"Наприклад, якщо хтось намагається схуднути і потребує допомоги у розумінні вибору їжі та режимів фізичних вправ, якщо медичний працівник перегляне свої записи в соціальних мережах, це може дати їм більше розуміння своїх звичних моделей, щоб допомогти покращити їх", - сказала мерчант. .

Пізніше цього року Merchant проведе велике випробування, в рамках якого пацієнтів попросять безпосередньо ділитися вмістом соціальних мереж зі своїм медичним працівником. Це дозволить зрозуміти, чи можливо керувати цими даними та застосовувати їх, а також те, скільки пацієнтів насправді погодиться, щоб їхні рахунки використовувались як доповнення до активного догляду.

"Одне виклик у цьому полягає в тому, що даних стільки, і ми, як постачальники, не навчені їх інтерпретувати самі - або приймати на основі них клінічні рішення", - пояснив Мерчант. "Для вирішення цього питання ми дослідимо, як ущільнити та узагальнити дані соціальних мереж".

Джерело: Медичний факультет Університету Пенсільванії