المنشآت الطبية scientists from University of Pennsylvania have found that medical conditions could be predicted from contents of social media posts
وسائل الاعلام الاجتماعية is now an integral part of our lives. In 2019, at least 2.7 billion الناس regularly use online social media platforms like Facebook, Twitter and Instagram. This means that more than a billion individuals share information on a daily basis about their lives on these public platforms. People freely share their thoughts, likes and dislikes, sentiments and personalities. Scientists are exploring whether this information, generated outside the سريري healthcare system, could reveal possible disease predictors in daily lives of المرضى والتي قد تكون مخفية عن العاملين في مجال الرعاية الصحية والباحثين. أظهرت دراسات سابقة كيف يمكن لتويتر التنبؤ بمعدل الوفيات بأمراض القلب أو مراقبة المشاعر العامة بشأن القضايا المتعلقة بالطب مثل التأمين. ومع ذلك ، لم يتم استخدام معلومات وسائل التواصل الاجتماعي حتى الآن للتنبؤ بالحالات الطبية على المستوى الفردي.
نشرت دراسة جديدة في 17 يونيو في بلوس ONE أظهر لأول مرة ربط السجلات الطبية الإلكترونية للمرضى (الذين وافقوا) بملفاتهم الشخصية على وسائل التواصل الاجتماعي. هدف الباحثون إلى التحقيق - أولاً ، ما إذا كان يمكن التنبؤ بالحالات الطبية للفرد من اللغة المنشورة على حساب (حسابات) المستخدم على وسائل التواصل الاجتماعي وثانيًا ، إذا كان من الممكن تحديد علامات مرض معينة.
استخدم الباحثون تقنية آلية لجمع البيانات لتحليل تاريخ Facebook الكامل لـ 999 مريضًا. وهذا يعني تحليل 20 مليون كلمة ضخمة في حوالي 949,000 من تحديثات الحالة على Facebook مع منشورات تحتوي على 500 كلمة على الأقل. طور الباحثون ثلاثة نماذج لعمل تنبؤات لكل مريض. حلل النموذج الأول لغة منشورات Facebook عن طريق تحديد الكلمات الرئيسية. النموذج الثاني يحلل معلومات التركيبة السكانية للمريض مثل العمر والجنس. جمع النموذج الثالث مجموعتي البيانات هاتين. تم فحص 21 حالة طبية بما في ذلك مرض السكري والقلق والاكتئاب وارتفاع ضغط الدم وتعاطي الكحول والسمنة والذهان.
أظهر التحليل أن جميع الحالات الطبية الـ 21 كانت متوقعة من مشاركات Facebook وحدها. و 10 ظروف تم توقعها بشكل أفضل من خلال منشورات Facebook أكثر من العوامل الديموغرافية. كانت الكلمات الرئيسية البارزة ، على سبيل المثال ، "شراب" و "سكران" و "زجاجة" والتي كانت تنبئ بإدمان الكحول ، واستخدم الأشخاص المصابون بداء السكري كلمات مثل "الله" أو "الصلاة" أو "العائلة" 15 مرة. استخدمت كلمات مثل "غبي" كمؤشرات لتعاطي المخدرات والذهان ، وتم ربط كلمات مثل "الألم" و "البكاء" و "الدموع" بالضيق العاطفي. كانت لغة Facebook التي يستخدمها الأفراد فعالة جدًا في وضع التنبؤات - خاصةً حول مرض السكري والعقلية الصحية بما في ذلك القلق والاكتئاب والذهان.
تشير الدراسة الحالية إلى أنه يمكن تطوير نظام التقيد للمرضى حيث يسمح المرضى بتحليل منشوراتهم على وسائل التواصل الاجتماعي من خلال توفير الوصول إلى هذه المعلومات للأطباء. قد يكون هذا النهج أكثر قيمة للأشخاص الذين يستخدمون وسائل التواصل الاجتماعي بشكل روتيني. نظرًا لأن وسائل التواصل الاجتماعي تعكس أفكار الناس وشخصيتهم وحالتهم العقلية وسلوكهم الصحي ، يمكن استخدام هذه البيانات للتنبؤ ببدء أو تفاقم المرض. عندما يتعلق الأمر بوسائل التواصل الاجتماعي ، ستكون الخصوصية والموافقة المستنيرة وملكية البيانات أمرًا بالغ الأهمية. الهدف الأساسي هو تكثيف وتلخيص محتوى الوسائط الاجتماعية وعمل التفسيرات.
The current study can lead way to develop new الذكاء الاصطناعي applications for predicting medical conditions. Social media data is quantifiable and provides new avenues to assess behavioural and environmental risk factors of a disease. Social media data of an individual is being referred to as ‘social mediome’ (similar to genome – complete set of genes).
***
{يمكنك قراءة ورقة البحث الأصلية عن طريق النقر فوق ارتباط DOI الوارد أدناه في قائمة المصدر (المصادر) المذكورة}
المصدر (ق)
Merchant RM et al. 2019. تقييم إمكانية التنبؤ بالحالات الطبية من خلال منشورات مواقع التواصل الاجتماعي. بلوس واحد. 14 (6). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0215476
