Dữ liệu truyền thông xã hội được sử dụng để xác định tình trạng sức khỏe tâm thần và bệnh tiểu đường

Một nghiên cứu mới cho thấy việc khai thác dữ liệu từ các trang mạng xã hội có thể giúp các chuyên gia xác định và quản lý nhiều tình trạng sức khỏe khác nhau, bao gồm bệnh tiểu đường, lo âu, trầm cảm và rối loạn tâm thần.

Các nhà nghiên cứu từ Penn Medicine và Đại học Stony Brook đã phân tích các bài đăng trên Facebook và tin rằng ngôn ngữ trong các bài đăng có thể là dấu hiệu của bệnh tật. Hơn nữa, nếu một cá nhân đồng ý, các bài đăng có thể được giám sát giống như các triệu chứng thể chất.

Nghiên cứu xuất hiện trong PLOS MỘT.

Tác giả chính Raina Merchant, MD, MS, Giám đốc Trung tâm Y tế Kỹ thuật số của Penn Medicine cho biết: “Công việc này còn sớm, nhưng hy vọng của chúng tôi là những thông tin chi tiết thu thập được từ những bài đăng này có thể được sử dụng để thông báo tốt hơn cho bệnh nhân và nhà cung cấp dịch vụ về sức khỏe của họ. và một phó giáo sư về Y học cấp cứu.

“Vì các bài đăng trên mạng xã hội thường nói về những lựa chọn và trải nghiệm lối sống của ai đó hoặc cảm giác của họ, thông tin này có thể cung cấp thêm thông tin về việc quản lý bệnh và đợt cấp.”

Sử dụng kỹ thuật thu thập dữ liệu tự động, các nhà nghiên cứu đã phân tích toàn bộ lịch sử bài đăng trên Facebook của gần 1.000 bệnh nhân đồng ý cho liên kết dữ liệu bệnh án điện tử với hồ sơ của họ.

Sau đó, các nhà nghiên cứu đã xây dựng ba mô hình để phân tích khả năng dự đoán của họ cho bệnh nhân: một mô hình chỉ phân tích ngôn ngữ bài đăng trên Facebook, một mô hình khác sử dụng nhân khẩu học như tuổi và giới tính và mô hình cuối cùng kết hợp hai bộ dữ liệu.

Xem xét 21 điều kiện khác nhau, các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng tất cả 21 điều kiện đều có thể dự đoán được chỉ từ Facebook. Trên thực tế, 10 điều kiện được dự đoán thông qua dữ liệu Facebook tốt hơn thông tin nhân khẩu học.

Một số dữ liệu Facebook mang tính dự đoán nhiều hơn dữ liệu nhân khẩu học có vẻ trực quan. Ví dụ: “đồ uống” và “chai” được chứng minh là có khả năng dự đoán lạm dụng rượu nhiều hơn.

Tuy nhiên, những người khác không dễ dàng như vậy. Ví dụ, những người thường đề cập đến ngôn ngữ tôn giáo như “Chúa” hoặc “cầu nguyện” trong các bài đăng của họ có nguy cơ mắc bệnh tiểu đường cao hơn 15 lần so với những người ít sử dụng các thuật ngữ này nhất. Ngoài ra, những từ thể hiện thái độ thù địch - như "ngu ngốc" và một số từ ngữ tục tĩu - được coi là dấu hiệu của lạm dụng ma túy và rối loạn tâm thần.

Tiến sĩ Andrew Schwartz, tác giả cấp cao của nghiên cứu cho biết: “Ngôn ngữ kỹ thuật số của chúng tôi nắm bắt những khía cạnh mạnh mẽ trong cuộc sống của chúng tôi có thể khá khác biệt so với những gì được thu thập thông qua dữ liệu y tế truyền thống.

“Nhiều nghiên cứu hiện đã chỉ ra mối liên hệ giữa các mẫu ngôn ngữ và căn bệnh cụ thể, chẳng hạn như ngôn ngữ dự đoán bệnh trầm cảm hoặc ngôn ngữ cung cấp thông tin chi tiết về việc liệu ai đó có đang sống chung với bệnh ung thư hay không. Tuy nhiên, bằng cách xem xét nhiều tình trạng y tế, chúng tôi có được cái nhìn về cách các điều kiện liên quan với nhau, điều này có thể cho phép các ứng dụng mới của AI cho y học. ”

Năm ngoái, nhiều thành viên của nhóm nghiên cứu này đã có thể chỉ ra rằng phân tích các bài đăng trên Facebook có thể dự đoán chẩn đoán trầm cảm sớm hơn 3 tháng so với chẩn đoán tại phòng khám.

Công việc này được xây dựng dựa trên nghiên cứu đó và cho thấy rằng có thể có tiềm năng phát triển một hệ thống chọn tham gia cho bệnh nhân có thể phân tích các bài đăng trên mạng xã hội của họ và cung cấp thêm thông tin cho các bác sĩ lâm sàng để cải tiến việc cung cấp dịch vụ chăm sóc. Merchant nói rằng thật khó để dự đoán mức độ phổ biến của một hệ thống như vậy, nhưng nó “có thể có giá trị” đối với những bệnh nhân sử dụng mạng xã hội thường xuyên.

“Ví dụ: nếu ai đó đang cố gắng giảm cân và cần giúp đỡ để hiểu các lựa chọn thực phẩm và chế độ tập thể dục của họ, thì việc nhờ một nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe xem xét hồ sơ trên mạng xã hội của họ có thể giúp họ hiểu rõ hơn về các kiểu thông thường để giúp cải thiện họ,” Merchant nói .

Cuối năm nay, Merchant sẽ tiến hành một thử nghiệm lớn, trong đó bệnh nhân sẽ được yêu cầu chia sẻ trực tiếp nội dung trên mạng xã hội với nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe của họ. Điều này sẽ giúp xem xét liệu việc quản lý và áp dụng dữ liệu này có khả thi hay không, cũng như có bao nhiêu bệnh nhân thực sự đồng ý để tài khoản của họ được sử dụng để bổ sung cho dịch vụ chăm sóc tích cực.

"Một thách thức với điều này là có quá nhiều dữ liệu và chúng tôi, với tư cách là nhà cung cấp, không được đào tạo để tự giải thích nó - hoặc đưa ra các quyết định lâm sàng dựa trên dữ liệu đó", Merchant giải thích. “Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi sẽ khám phá cách cô đọng và tóm tắt dữ liệu truyền thông xã hội”.

Nguồn: Đại học Y khoa Pennsylvania