Data Media Sosial Digunakan untuk ID Keadaan Kesihatan Mental dan Diabetes
Satu kajian baru menunjukkan data perlombongan dari laman media sosial dapat membantu para profesional mengenal pasti dan mengurus pelbagai keadaan kesihatan, termasuk diabetes, kegelisahan, kemurungan dan psikosis.
Penyelidik dari Penn Medicine dan Stony Brook University menganalisis catatan Facebook dan percaya bahawa bahasa dalam catatan boleh menjadi petunjuk penyakit. Lebih-lebih lagi, jika seseorang memberikan persetujuan, catatan itu dapat dipantau seperti gejala fizikal.
Kajian itu muncul di PLOS SATU.
"Karya ini awal, tetapi harapan kami adalah bahawa wawasan yang diperoleh dari catatan ini dapat digunakan untuk memberi tahu pesakit dan penyedia dengan lebih baik mengenai kesihatan mereka," kata penulis utama Raina Merchant, MD, MS, pengarah Pusat Kesihatan Digital Penn Medicine dan profesor Perubatan Kecemasan bersekutu.
"Oleh kerana siaran media sosial sering kali mengenai pilihan dan pengalaman gaya hidup seseorang atau bagaimana perasaan mereka, maklumat ini dapat memberikan maklumat tambahan mengenai pengurusan penyakit dan peningkatan."
Dengan menggunakan teknik pengumpulan data automatik, para penyelidik menganalisis keseluruhan sejarah catatan Facebook hampir 1,000 pesakit yang bersetuju untuk menghubungkan data rekod perubatan elektronik mereka ke profil mereka.
Para penyelidik kemudian membina tiga model untuk menganalisis kekuatan ramalan mereka untuk pesakit: satu model hanya menganalisis bahasa pos Facebook, yang lain menggunakan demografi seperti usia dan jantina, dan yang terakhir yang menggabungkan dua set data.
Melihat 21 keadaan yang berbeza, para penyelidik mendapati bahawa semua 21 dapat diramalkan dari Facebook sahaja. Sebenarnya, 10 daripada keadaan itu diramalkan lebih baik melalui data Facebook daripada maklumat demografi.
Sebilangan data Facebook yang didapati lebih bersifat ramalan daripada data demografi kelihatan intuitif. Contohnya, "minuman" dan "botol" ditunjukkan sebagai ramalan penyalahgunaan alkohol.
Namun, yang lain tidak semudah itu. Sebagai contoh, orang-orang yang paling sering menyebut bahasa agama seperti "Tuhan" atau "berdoa" dalam jawatan mereka 15 kali lebih mungkin menghidap diabetes daripada mereka yang paling sedikit menggunakan istilah ini. Selain itu, kata-kata yang menyatakan permusuhan - seperti "bisu" dan beberapa penjelasan - berfungsi sebagai petunjuk penyalahgunaan dadah dan psikosis.
"Bahasa digital kami menangkap aspek-aspek kuat dalam kehidupan kita yang mungkin sangat berbeza dengan yang diambil melalui data perubatan tradisional," kata pengarang kanan kajian itu, Andrew Schwartz, PhD.
"Banyak kajian sekarang menunjukkan hubungan antara corak bahasa dan penyakit tertentu, seperti bahasa yang meramalkan kemurungan atau bahasa yang memberikan gambaran tentang apakah seseorang hidup dengan barah. Walau bagaimanapun, dengan melihat banyak keadaan perubatan, kami dapat melihat bagaimana keadaan berkaitan antara satu sama lain, yang dapat memungkinkan aplikasi AI baru untuk perubatan. "
Tahun lalu, banyak anggota pasukan penyelidikan ini dapat menunjukkan bahawa analisis catatan Facebook dapat meramalkan diagnosis kemurungan sebanyak tiga bulan lebih awal daripada diagnosis di klinik.
Karya ini berdasarkan kajian itu dan menunjukkan bahawa mungkin ada potensi untuk mengembangkan sistem opt-in untuk pesakit yang dapat menganalisis posting media sosial mereka dan memberikan informasi tambahan bagi para klinik untuk memperbaiki pemberian perawatan. Pedagang mengatakan bahawa sukar untuk meramalkan seberapa luas sistem seperti itu, tetapi "boleh menjadi berharga" bagi pesakit yang sering menggunakan media sosial.
"Sebagai contoh, jika seseorang berusaha menurunkan berat badan dan memerlukan pertolongan untuk memahami pilihan makanan dan rejimen senaman mereka, meminta penyedia perkhidmatan kesihatan menyemak rakaman media sosial mereka mungkin memberi mereka lebih banyak gambaran mengenai pola biasa mereka untuk membantu memperbaikinya," kata Merchant .
Akhir tahun ini, Pedagang akan melakukan percubaan besar di mana pesakit akan diminta untuk secara langsung berkongsi kandungan media sosial dengan penyedia penjagaan kesihatan mereka. Ini akan melihat apakah menguruskan data ini dan menerapkannya dapat dilaksanakan, dan berapa banyak pesakit yang benar-benar setuju untuk akaun mereka digunakan untuk menambah perawatan aktif.
"Satu cabaran dengan ini adalah bahawa terdapat begitu banyak data dan kami, sebagai penyedia, tidak dilatih untuk menafsirkannya sendiri - atau membuat keputusan klinikal berdasarkannya," jelas Merchant. "Untuk mengatasi hal ini, kami akan meneroka cara menyingkat dan meringkaskan data media sosial."
Sumber: Sekolah Perubatan Universiti Pennsylvania
