Limbajul mesajelor de pe Facebook poate ajuta la identificarea diabetului zaharat si a problemelor de sanatate mintala.

Limbajul din postarile de pe Facebook poate ajuta la identificarea unor probleme de sanatate cum ar fi diabetul, anxietatea, depresia si psihoza, potrivit unor cercetari. Se crede ca limbajul din mesaje ar putea constitui indicatori ai bolii si, cu consimtamantul pacientului, ar putea fi monitorizat la fel ca simptomele fizice.

Cercetarile sunt inca la inceput, dar exista speranta ca informatiile obtinute pe baza acestor postari, ar putea fi folosite pentru a informa mai bine pacientii si distribuitorii lor despre starea lor de sanatate. Deoarece postarile din retelele sociale au adesea legatura cu stilul, experientele de viata si sentimentele unei persoane, aceste informatii ar putea oferi indicii suplimentare despre gestionarea si evolutia bolii.

Modele folosite pentru analiza

Folosind o tehnica automatizata de colectare a datelor, cercetatorii au analizat tot istoricul postarilor Facebook a 1000 de pacienti, care au fost de acord ca datele lor medicale sa fie corelate cu profilul lor. Cercetatorii au construit apoi trei modele pentru a analiza exactitatea predictiilor: un model care analiza doar limbajul mesajului Facebook, altul care a folosit elemente demografice cum ar fi: varsta si sexul, iar ultimul combina cele doua seturi de date.

Studiind 21 de probleme de sanatate diferite, cercetatorii au descoperit ca toate erau previzibile din Facebook. De fapt, 10 dintre conditii au fost mai bine depistate prin utilizarea datelor din postarile Facebook, decat a informatiilor demografice.

Informatii din mesaje

Unele informatii din mesajele Facebook, despre care s-a constatat ca sunt mai predictive decat datele demografice, pareau a fi intuitive. De exemplu, mesaje continand cuvinte ca „bautura” si „sticla”, au dovedit o mai mare predispozitie spre abuzul de alcool a autorilor lor. Cu toate acestea, altele nu au fost la fel de usor de previzionat. De exemplu, persoanele ale caror mesaje contin adesea un limbaj religios cum ar fi „Dumnezeu” sau „a se ruga”, au fost pronosticate cu de 15 ori mai multe sanse de a avea diabet, decat cele care au folosit acesti termeni foarte putin. In plus, mesajele continand cuvinte care exprima ostilitate: „prost”, si unele cuvinte obscene, au servit drept indicatori ai abuzului de droguri si psihozelor.

Limbajul noastru digital refelecta aspecte puternice ale vietii noastre, care sunt, probabil, destul de diferite de cele obtinute prin informatiile medicale traditionale. Multe studii au aratat o legatura intre structura limbajului si o boala specifica, cum ar fi limbajul care previzioneaza depresia, sau limbajul care poate dezvalui daca cineva are cancer. Cu toate acestea, prin examinarea mai multor afectiuni medicale, vom obtine o tablou al modului in care conditiile relationeaza unele cu celelelte, ceea ce ar putea initia noi aplicatii ale Inteligentei Artificiale in medicina.

Imbunatatirea serviciilor medicale

Anul trecut, multi membri ai acestei echipe de cercetare au putut arata ca analiza postarilor de pe Facebook ar putea anticipa un diagnostic de depresie, cu trei luni mai devreme decat s-ar intampla in cazul unui diagnostic clinic. Lucrarea se bazeaza pe acest studiu, si arata ca ar putea exista potential pentru dezvoltarea unui sistem opt-in pentru pacientii ale caror mesaje media ar putea fi analizate. Ar putea oferi informatii suplimentare medicilor, in vederea imbunatatirii serviciilor medicale. Este greu de anticipat ce raspandire ar avea un astfel de sistem, dar ar putea fi „valoros” pentru pacientii care folosesc frecvent social media.

De exemplu, daca cineva incearca sa slabeasca si are nevoie de ajutor in a opta pentru o schema de regim alimentar si exercitii fizice, contactul cu un furnizor de servicii medicale care-i analizeaza mesajele social-media, ar putea sa-i ajute sa inteleaga mai bine si sa-si imbunatateasca stilul de viata.

Sistem de ingrijire medicala activa

In viitor se preconizeaza a se efectua un studiu amplu, in care pacientii vor fi rugati sa partajeze continutul mesajelor social media cu furnizorul lor de servicii medicale. Acesta va analiza daca gestionarea acestor date si aplicarea lor este fezabila, precum si cati pacienti ar fi de acord sa ofere acces la conturile lor pentru a completa sistemul de ingrijire medicala activa.

O provocare majora in abordarea acestei metode este insasi existenta unui bagaj de date imens, iar furnizorii de servicii medicale nu sunt instruiti sa interpreteze acest gen de informatii, sau sa ia decizii clinice pe baza acestora. Pentru ca acest sistem sa devina operabil, este necesar sa se investigheze modul de condensare si de sinteza a datelor din mesajele social-media.

Etichete: inteligenta artificiala, servicii medicale, diagnostic clinic, ingrijire medicala