El lenguaje en las publicaciones de Facebook puede ayudar a identificar afecciones como diabetes, ansiedad, depresión y psicosis en pacientes, según un estudio de los investigadores de la Universidad de Penn Medicine y Stony Brook. Se cree que el lenguaje en las publicaciones podría ser un indicador de enfermedad y, con el pacienteconsentimiento, podría ser monitoreado al igual que los síntomas físicos. Este estudio fue publicado en PLOS UNO .
"Este trabajo es temprano, pero esperamos que la información obtenida de estas publicaciones se pueda utilizar para informar mejor a los pacientes y proveedores sobre su salud", dijo la autora principal, Raina Merchant, MD, MS, directora del Centro Penn Medicine paraDigital Health y profesor asociado de Medicina de Emergencia. "Como las publicaciones en las redes sociales a menudo tratan sobre las elecciones y experiencias de estilo de vida de alguien o cómo se sienten, esta información podría proporcionar información adicional sobre el control de la enfermedad y la exacerbación".
Utilizando una técnica de recolección de datos automatizada, los investigadores analizaron el historial completo de publicaciones de Facebook de casi 1,000 pacientes que aceptaron vincular sus datos de registros médicos electrónicos a sus perfiles. Luego, los investigadores construyeron tres modelos para analizar su poder predictivo para los pacientes:un modelo solo analiza el idioma de publicación de Facebook, otro que utiliza datos demográficos como la edad y el sexo, y el último que combina los dos conjuntos de datos.
Investigando 21 condiciones diferentes, los investigadores descubrieron que todas las 21 eran predecibles solo de Facebook. De hecho, 10 de las condiciones se predecían mejor mediante el uso de datos de Facebook en lugar de la información demográfica.
Algunos de los datos de Facebook que resultaron ser más predictivos que los datos demográficos parecían intuitivos. Por ejemplo, "beber" y "botella" demostraron ser más predictivos del abuso de alcohol. Sin embargo, otros no fueron tan fáciles.Por ejemplo, las personas que mencionaron con mayor frecuencia el lenguaje religioso como "Dios" o "rezar" en sus publicaciones tenían 15 veces más probabilidades de tener diabetes que aquellos que menos utilizaron estos términos. Además, las palabras que expresan hostilidad, como "tonto" yalgunos improperios - sirvieron como indicadores de abuso de drogas y psicosis.
"Nuestro lenguaje digital captura aspectos poderosos de nuestras vidas que probablemente son bastante diferentes de lo que se captura a través de datos médicos tradicionales", dijo el autor principal del estudio Andrew Schwartz, PhD, profesor asistente visitante en Penn en Computación e Informática, yprofesor asistente de Ciencias de la Computación en la Universidad Stony Brook. "Muchos estudios han demostrado un vínculo entre los patrones del lenguaje y una enfermedad específica, como el lenguaje predictivo de la depresión o el lenguaje que da una idea de si alguien está viviendo con cáncer. Sin embargo, al mirarEn muchas afecciones médicas, tenemos una visión de cómo se relacionan las afecciones entre sí, lo que puede permitir nuevas aplicaciones de IA para la medicina ".
El año pasado, muchos miembros de este equipo de investigación pudieron demostrar que el análisis de las publicaciones de Facebook podría predecir un diagnóstico de depresión hasta tres meses antes que un diagnóstico en la clínica. Este trabajo se basa en ese estudio y muestra que puede haberEl comerciante dijo que es difícil predecir qué tan extenso sería un sistema de este tipo, pero "podría ser valioso para ser capaz de desarrollar un sistema de aceptación para pacientes que puedan analizar sus publicaciones en las redes sociales y proporcionar información adicional para que los médicos refinen la prestación de atención."para pacientes que usan las redes sociales con frecuencia.
"Por ejemplo, si alguien está tratando de perder peso y necesita ayuda para comprender sus elecciones de alimentos y sus regímenes de ejercicio, hacer que un proveedor de atención médica revise su registro en las redes sociales podría darles más información sobre sus patrones habituales para ayudar a mejorarlos".Comerciante dijo.
Más adelante este año, Merchant llevará a cabo un gran ensayo en el que se les pedirá a los pacientes que compartan directamente el contenido de las redes sociales con su proveedor de atención médica. Esto proporcionará una idea de si es factible administrar y aplicar estos datos, y cómomuchos pacientes estarían de acuerdo con que sus cuentas se utilicen para complementar la atención activa.
"Un desafío con esto es que hay tantos datos y nosotros, como proveedores, no estamos capacitados para interpretarlos nosotros mismos o tomar decisiones clínicas basadas en ellos", explicó Merchant. "Para abordar esto, exploraremoscómo condensar y resumir los datos de las redes sociales "
El estudio actual recibió fondos de un Premio Pionero de la Fundación Robert Wood Johnson.
Otros autores en este estudio incluyen a David A. Asch, Patrick Crutchley, Lyle H. Ungar, Sharath C. Guntuku, Johannes Eichstaedt, Shawndra Hill, Kevin Padrez y Robert J. Smith.
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Materiales proporcionado por Facultad de medicina de la Universidad de Pensilvania . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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