Сообщения в Facebook могут предсказывать заболевания и психические расстройства

• Только сообщения в Facebook могут предсказать такие заболевания, как диабет, депрессия, тревожность и психозы.
• Подобно геномной информации, контент социальных сетей может персонализировать медицинское обслуживание.

Более 2 миллиардов человек делятся информацией о своей повседневной жизни в социальных сетях, часто раскрывая свою личность, настроения и демографические данные. Ожидается, что к 2021 году их число превысит 3 миллиарда [активных пользователей социальных сетей в месяц], что составляет около 1/3 всего населения.

Такая информация содержит полезные сигналы о здоровье на уровне населения. Недавно исследователи из Университета Пенсильвании и Стони Брук связали электронные медицинские карты пациентов (EMR) с их данными в социальных сетях, чтобы идентифицировать определенные маркеры заболевания.

В исследовательскую группу вошли 999 пациентов, которые согласились поделиться своими медицинскими записями и информацией в социальных сетях. Они проанализировали около 949 000 обновлений статуса Facebook, содержащих более 20 миллионов слов. Сообщение каждого участника содержало не менее 500 слов.

Исследователи использовали обработку естественного языка - подполе искусственного интеллекта, связанное с взаимодействием между человеческим (естественным) и компьютерным языками - для кодирования каждого участвующего языка как 700-мерного кодирования языка пациента.

Затем они разделили диагнозы из EMR участников на 21 группу на основе распространенности в выборке и индекса коморбидности Эликсхаузера.

Другими словами, исследователи проанализировали языковые шаблоны [сообщений в Facebook] - слова, предложения, связку связанных слов - и их связь с 21 стандартной категорией диагнозов EMR.

В целом они использовали три модели для проверки предсказательной силы для пациентов -

1. Первая модель анализировала язык сообщений в Facebook.
2. Во втором использовались демографические данные, такие как пол и возраст.
3. Третья модель объединила два набора данных.

Ссылка:PLOS ONE | DOI:10.1371 / journal.pone.0215476 | Университет Стоуни-Брук

Результаты

Контент Facebook значительно повысил точность предсказания 18 из 21 категории болезней. Доказано, что он очень эффективен при прогнозировании диабета, беременности, депрессии, тревожности, психозов и других состояний психического здоровья.

Фактически, 10 категорий были более эффективно обоснованы публикациями в Facebook, чем традиционные демографические факторы (пол, возраст и раса).

Медицинские диагнозы, связанные с закодированным языком социальных сетей, могут служить инструментом скрининга и использоваться для выяснения эпидемиологии болезней.

Как и геномная информация, контент социальных сетей может персонализировать медицинское обслуживание. Изучая несколько медицинских состояний, исследователи могут лучше понять, как эти состояния связаны друг с другом, что может открыть новые возможности применения искусственного интеллекта в медицине.

Читайте:Ученые открывают и исправляют генетический фактор риска болезни Альцгеймера

Для дальнейшего улучшения результатов в будущих исследованиях можно будет сравнить различия в данных, связанных со здоровьем, которые раскрываются пациентами из разных демографических групп и на других платформах, таких как Twitter.