Medical Znanstveniki z Univerze v Pensilvaniji so ugotovili, da je mogoče na podlagi vsebine objav na družabnih omrežjih predvideti zdravstvene težave
družbeni mediji je zdaj sestavni del našega življenja. Leta 2019 najmanj 2.7 milijarde ljudje redno uporabljajo spletne platforme družbenih medijev, kot so Facebook, Twitter in Instagram. To pomeni, da več kot milijarda posameznikov dnevno deli informacije o svojem življenju na teh javnih platformah. Ljudje svobodno delijo svoje misli, všečke in nevšečnosti, čustva in osebnosti. Znanstveniki raziskujejo, ali so te informacije, ustvarjene zunaj Klinični zdravstvenega sistema, bi lahko razkrila možne napovednike bolezni v vsakdanjem življenju bolniki ki bi sicer lahko bile skrite zdravstvenemu osebju in raziskovalcem. Prejšnje študije so pokazale, kako lahko Twitter napoveduje stopnjo umrljivosti zaradi srčnih bolezni ali spremlja javno mnenje o zdravstvenih vprašanjih, kot je zavarovanje. Vendar pa se informacije družbenih medijev doslej niso uporabljale za napovedovanje zdravstvenih stanj na individualni ravni.
Nova študija, objavljena 17. junija v PLoS ONE je prvič prikazal povezavo elektronske zdravstvene kartoteke pacientov (ki so dali privolitev) z njihovimi profili na družbenih omrežjih. Raziskovalci so želeli raziskati – prvič, ali je zdravstveno stanje posameznika mogoče predvideti iz jezika, objavljenega na uporabnikovih računih v družbenih medijih, in drugič, ali je mogoče identificirati specifične označevalce bolezni.
Raziskovalci so s tehniko avtomatiziranega zbiranja podatkov analizirali celotno zgodovino Facebooka 999 bolnikov. To je pomenilo analizo ogromnih 20 milijonov besed v približno 949,000 posodobitvah statusa na Facebooku z objavami, ki vsebujejo vsaj 500 besed. Raziskovalci so razvili tri modele za napovedovanje za vsakega bolnika. Prvi model je analiziral jezik objav na Facebooku z identifikacijo ključnih besed. Drugi model je analiziral pacientove demografske podatke, kot sta njihova starost in spol. Tretji model je združil ta dva nabora podatkov. Skupno so preučevali 21 zdravstvenih stanj, vključno s sladkorno boleznijo, anksioznostjo, depresijo, hipertenzijo, zlorabo alkohola, debelostjo, psihozami.
Analiza je pokazala, da je bilo vseh 21 zdravstvenih stanj predvidljivih samo iz objav na Facebooku. Poleg tega so objave na Facebooku napovedovale 10 pogojev bolje kot celo demografija. Poudarjene ključne besede so bile na primer 'pijača', 'pijan' in 'steklenica', ki so napovedovale zlorabo alkohola, besede, kot so 'Bog' ali 'moli' ali 'družina', pa so ljudje s sladkorno boleznijo uporabljali 15-krat pogosteje. Besede, kot so "neum", so služile kot indikatorji za zlorabo drog in psihozo, besede, kot so "bolečina", "jok" in "solze", pa so bile povezane s čustveno stisko. Jezik Facebooka, ki so ga uporabljali posamezniki, je bil zelo učinkovit pri napovedovanju – zlasti o sladkorni bolezni in duševnih boleznih zdravje stanja, vključno z anksioznostjo, depresijo in psihozo.
Trenutna študija kaže, da bi se lahko razvil sistem za privolitev za paciente, kjer bi pacienti dovolili analizo svojih objav na družbenih omrežjih z zagotavljanjem dostopa do teh informacij zdravnikom. Ta pristop bi lahko bil najbolj dragocen za ljudi, ki redno uporabljajo družbena omrežja. Ker družbeni mediji odražajo misli, osebnost, duševno stanje in zdravstveno vedenje ljudi, bi te podatke lahko uporabili za napovedovanje začetka ali poslabšanja bolezni. Pri socialnih medijih bodo ključnega pomena zasebnost, informirano soglasje in lastništvo podatkov. Zgoščenje in povzemanje vsebine družbenih medijev ter izdelava interpretacij je primarni cilj.
Sedanja študija lahko privede do razvoja novih Umetna inteligenca aplikacije za napovedovanje zdravstvenih stanj. Podatki družbenih medijev so merljivi in zagotavljajo nove poti za ocenjevanje vedenjskih in okoljskih dejavnikov tveganja za bolezen. Podatki posameznika v družbenih omrežjih se imenujejo "socialni medij" (podobno kot genom – celoten nabor genov).
***
{Izvirno raziskovalno nalogo lahko preberete s klikom na spodnjo povezavo DOI na seznamu citiranih virov}
Vir (i)
Trgovec RM et al. 2019. Vrednotenje predvidljivosti zdravstvenih stanj iz objav na družbenih medijih. PLOS ONE. 14 (6). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0215476
