أصبحت وسائل التواصل الاجتماعي جزءًا لا يتجزأ من حياتنا. ففي عام ٢٠١٩، استخدم ما لا يقل عن ٢.٧ مليار شخص بانتظام منصات التواصل الاجتماعي مثل فيسبوك وتويتر وإنستغرام. وهذا يعني أن أكثر من مليار شخص يتبادلون معلومات يومية عن حياتهم على هذه المنصات العامة. ويشارك الناس بحرية أفكارهم وميولهم وآرائهم وشخصياتهم. ويبحث العلماء فيما إذا كانت هذه المعلومات، التي تُجمع خارج نطاق نظام الرعاية الصحية السريرية ، قادرة على الكشف عن مؤشرات تنبؤية محتملة للأمراض في الحياة اليومية للمرضى ، والتي قد تكون خفية عن العاملين في مجال الرعاية الصحية والباحثين. وقد أظهرت دراسات سابقة كيف يمكن لتويتر التنبؤ بمعدل الوفيات بأمراض القلب أو رصد الرأي العام حول قضايا طبية مثل التأمين. ومع ذلك، لم تُستخدم معلومات وسائل التواصل الاجتماعي حتى الآن للتنبؤ بالحالات الطبية على المستوى الفردي.
أظهرت دراسة جديدة نُشرت في 17 يونيو/حزيران في مجلة PLOS ONE ، ولأول مرة، إمكانية ربط السجلات الطبية الإلكترونية للمرضى (الذين وافقوا على ذلك) بملفاتهم الشخصية على مواقع التواصل الاجتماعي. وهدف الباحثون إلى دراسة أمرين: أولهما، إمكانية التنبؤ بالحالة الصحية للفرد من خلال المحتوى المنشور على حساباته على مواقع التواصل الاجتماعي، وثانيهما، إمكانية تحديد مؤشرات مرضية محددة.
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 قابلة للتنبؤ من خلال منشورات فيسبوك وحدها. بل إن منشورات فيسبوك تنبأت بعشر حالات بشكل أفضل من البيانات الديموغرافية. ومن أبرز الكلمات المفتاحية، على سبيل المثال، كلمات مثل "شرب" و"سكران" و"زجاجة"، والتي تنبأت بإدمان الكحول. كما أن كلمات مثل "الله" و"صلاة" و"عائلة" كانت أكثر استخدامًا بـ 15 مرة من قبل مرضى السكري. أما كلمات مثل "غبي" فكانت مؤشرًا على تعاطي المخدرات والذهان، بينما ارتبطت كلمات مثل "ألم" و"بكاء" و"دموع" بالضيق النفسي. وكانت لغة فيسبوك التي يستخدمها الأفراد فعالة للغاية في التنبؤ، لا سيما فيما يتعلق بمرض السكري والحالات النفسية، 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.
قد تُمهّد هذه الدراسة الطريق لتطوير تطبيقات جديدة للذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالحالات الطبية. بيانات وسائل التواصل الاجتماعي قابلة للقياس الكمي، وتُتيح سُبلاً جديدة لتقييم عوامل الخطر السلوكية والبيئية للأمراض. يُشار إلى بيانات وسائل التواصل الاجتماعي للفرد بمصطلح "البيانات الاجتماعية" (على غرار الجينوم - المجموعة الكاملة للجينات).
***
{يمكنك قراءة ورقة البحث الأصلية عن طريق النقر فوق ارتباط DOI الوارد أدناه في قائمة المصدر (المصادر) المذكورة}
المصدر (ق)
ميرشانت وآخرون، 2019. تقييم إمكانية التنبؤ بالحالات الطبية من منشورات وسائل التواصل الاجتماعي. PLOS ONE. 14 (6). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0215476
