医療 ペンシルベニア大学の科学者らは、ソーシャルメディアの投稿内容から病状を予測できることを発見した。
ソーシャルメディア 今や私たちの生活に欠かせないものとなっています。 2019年には少なくとも2.7億 スタッフ Facebook、Twitter、Instagram などのオンライン ソーシャル メディア プラットフォームを定期的に使用します。これは、10 億人以上の個人がこれらの公開プラットフォーム上で自分の生活に関する情報を毎日共有していることを意味します。人々は自分の考え、好き嫌い、感情、性格を自由に共有します。科学者たちは、この情報が地球外で生成されたものであるかどうかを調査しています。 臨床 医療システムにより、人々の日常生活における病気の予測因子の可能性が明らかになる可能性があります。 患者 そうでなければ、医療関係者や研究者に隠されている可能性があります。 以前の研究では、Twitterが心臓病の死亡率を予測したり、保険などの医療関連の問題に関する世論を監視したりする方法が示されています。 しかし、ソーシャルメディア情報はこれまで個人レベルでの病状の予測には使用されていません。
17月XNUMX日に公開された新しい研究 PLoSのONE は、（同意を与えた）患者の電子医療記録とソーシャルメディアプロファイルとのリンクを初めて示しました。 研究者は、最初に、ユーザーのソーシャルメディアアカウントに投稿された言語から個人の病状を予測できるかどうか、次に特定の疾患マーカーを特定できるかどうかを調査することを目的としました。
研究者は、自動データ収集技術を使用して、999人の患者の完全なFacebook履歴を分析しました。 これは、少なくとも20語を含む投稿で、約949,000件のFacebookステータス更新で膨大な500万語を分析することを意味しました。 研究者は、各患者の予測を行うために21つのモデルを開発しました。 最初のモデルは、キーワードを特定することにより、Facebookの投稿の言語を分析しました。 XNUMX番目のモデルは、年齢や性別などの患者の人口統計情報を分析しました。 XNUMX番目のモデルは、これらXNUMXつのデータセットを組み合わせたものです。 糖尿病、不安神経症、うつ病、高血圧、アルコール乱用、肥満、精神病など、合計XNUMXの病状が調査されました。
分析によると、21の病状はすべてFacebookの投稿だけで予測可能でした。 そして、Facebookの投稿では、人口統計よりも10の条件がより適切に予測されました。 著名なキーワードは、たとえば、アルコール乱用を予測する「飲み物」、「飲酒」、「ボトル」であり、「神」、「祈り」、「家族」などの単語は、糖尿病患者によって15倍も使用されていました。 「ダム」のような言葉は薬物乱用と精神病の指標として役立ち、「痛み」、「泣き」、「涙」のような言葉は感情的な苦痛に関連していました。 個人が使用するFacebookの言語は、特に糖尿病と精神についての予測を行うのに非常に効果的でした 健康 不安、うつ病、精神病などの症状。
現在の研究は、患者がこの情報へのアクセスを臨床医に提供することにより、ソーシャルメディアの投稿の分析を許可する患者向けのオプトインシステムを開発できることを示唆しています。 このアプローチは、ソーシャルメディアを日常的に使用する人々にとって最も価値があります。 ソーシャルメディアは人々の考え、性格、精神状態、健康行動を反映しているため、このデータを使用して病気の発症や悪化を予測することができます。 ソーシャルメディアに関しては、プライバシー、インフォームドコンセント、データの所有権が非常に重要になります。 ソーシャルメディアコンテンツの要約と要約、および解釈の作成が主な目標です。
現在の研究は、新たな開発への道を導く可能性がある 人工知能 病状を予測するためのアプリケーション。ソーシャル メディア データは定量化可能であり、疾患の行動および環境の危険因子を評価するための新しい手段を提供します。個人のソーシャル メディア データは、「ソーシャル メディオーム」 (ゲノム – 遺伝子の完全なセットに似ています) と呼ばれています。
***
{引用元のリストにある以下のDOIリンクをクリックすると、元の研究論文を読むことができます}
ソース
マーチャントRM他2019.ソーシャルメディアの投稿からの病状の予測可能性の評価。 PLOSONE。 14（6）。 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0215476
