медыцынская Навукоўцы з Універсітэта Пенсільваніі выявілі, што па зместу паведамленняў у сацыяльных сетках можна прадбачыць захворванні
сацыяльныя медыя цяпер з'яўляецца неад'емнай часткай нашага жыцця. У 2019 годзе не менш за 2.7 млрд людзі рэгулярна карыстацца інтэрнэт-платформамі сацыяльных сетак, такімі як Facebook, Twitter і Instagram. Гэта азначае, што больш за мільярд людзей штодня дзеляцца інфармацыяй пра сваё жыццё на гэтых публічных платформах. Людзі свабодна дзеляцца сваімі думкамі, сімпатыямі і антыпатыямі, пачуццямі і асобамі. Навукоўцы высвятляюць, ці з'яўляецца гэтая інфармацыя, атрыманая па-за межамі клінічны сістэмы аховы здароўя можа выявіць магчымыя прадказальнікі захворванняў у паўсядзённым жыцці pacientes якія ў адваротным выпадку могуць быць схаваны для медыцынскага персаналу і даследчыкаў. Ранейшыя даследаванні паказалі, як Twitter можа прагназаваць узровень смяротнасці ад сардэчна-сасудзістых захворванняў або сачыць за грамадскімі настроямі па медыцынскіх пытаннях, такіх як страхаванне. Аднак інфармацыя з сацыяльных сетак пакуль не выкарыстоўвалася для прагназавання медыцынскіх захворванняў на індывідуальным узроўні.
Новае даследаванне, апублікаванае 17 чэрвеня ў PLoS ONE упершыню паказаў сувязь электронных медыцынскіх карт пацыентаў (якія далі сваю згоду) з іх профілямі ў сацыяльных сетках. Даследчыкі імкнуліся даследаваць: па-першае, ці можна прадбачыць стан здароўя чалавека па мове, апублікаванай у акаўнце(-ях) карыстальніка ў сацыяльных сетках, і па-другое, ці можна ідэнтыфікаваць пэўныя маркеры захворвання.
Даследчыкі выкарыстоўвалі аўтаматызаваны метад збору дадзеных для аналізу поўнай гісторыі Facebook 999 пацыентаў. Гэта азначала аналіз велізарных 20 мільёнаў слоў у прыкладна 949,000 500 абнаўленнях статусу Facebook з паведамленнямі, якія змяшчаюць не менш за 21 слоў. Даследчыкі распрацавалі тры мадэлі, каб рабіць прагнозы для кожнага пацыента. Першая мадэль аналізавала мову паведамленняў у Facebook, вызначаючы ключавыя словы. Другая мадэль аналізавала дэмаграфічную інфармацыю пацыента, напрыклад, узрост і пол. Трэцяя мадэль аб'яднала гэтыя два наборы дадзеных. У агульнай складанасці было разгледжана XNUMX захворванне, уключаючы дыябет, трывогу, дэпрэсію, гіпертанію, злоўжыванне алкаголем, атлусценне, псіхозы.
Аналіз паказаў, што ўсе 21 захворванне можна было прадказаць толькі з паведамленняў у Facebook. І, 10 умоў былі прадказаны паведамленнямі Facebook лепш, чым нават дэмаграфічныя. Прыкметнымі ключавымі словамі былі, напрыклад, «піць», «п'яны» і «бутэлька», якія прадказвалі злоўжыванне алкаголем, а такія словы, як «Бог», «маліцца» або «сям'я», выкарыстоўваліся людзьмі з дыябетам у 15 разоў часцей. Такія словы, як «тупы», служылі індыкатарамі злоўжывання наркотыкамі і псіхозу, а такія словы, як «боль», «плач» і «слёзы», былі звязаны з эмацыйным пакутай. Мова Facebook, якую выкарыстоўваюць людзі, была вельмі эфектыўнай для прагназавання - асабліва пра дыябет і псіхіку здароўе стану, уключаючы трывогу, дэпрэсію і псіхоз.
Цяперашняе даследаванне мяркуе, што можа быць распрацавана сістэма выбару для пацыентаў, калі пацыенты дазваляюць аналізаваць свае паведамленні ў сацыяльных сетках, забяспечваючы доступ да гэтай інфармацыі клініцыстам. Гэты падыход можа быць найбольш каштоўным для людзей, якія рэгулярна карыстаюцца сацыяльнымі сеткамі. Паколькі сацыяльныя сеткі адлюстроўваюць думкі, характар, псіхічны стан і паводзіны людзей, гэтыя даныя можна выкарыстоўваць для прагназавання пачатку або пагаршэння хваробы. Што тычыцца сацыяльных сетак, канфідэнцыяльнасць, інфармаваная згода і валоданне дадзенымі будуць мець вырашальнае значэнне. Асноўная мэта - кандэнсацыя і абагульняючы кантэнт сацыяльных сетак і інтэрпрэтацыі.
Цяперашняе даследаванне можа прывесці да распрацоўкі новага штучны інтэлект прыкладання для прагназавання захворванняў. Дадзеныя сацыяльных сетак паддаюцца колькаснай ацэнцы і даюць новыя магчымасці для ацэнкі паводніцкіх і экалагічных фактараў рызыкі захворвання. Даныя аб асобе ў сацыяльных сетках называюць «сацыяльнай серадой» (па аналогіі з геномам – поўным наборам генаў).
***
{Вы можаце прачытаць арыгінальную даследчую працу, націснуўшы на спасылку DOI, прыведзены ніжэй у спісе цытуемых крыніц}
Крыніца (я)
Купец Р. М. і інш. 2019. Ацэнка прадказальнасці медыцынскіх захворванняў з паведамленняў у сацыяльных сетках. ПЛОС АДЗІН. 14 (6). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0215476
