Medicale scienziati dell'Università della Pennsylvania hanno scoperto che le condizioni mediche potrebbero essere previste dai contenuti dei post sui social media
Social Media è ormai parte integrante della nostra vita. Nel 2019 almeno 2.7 miliardi persone utilizzare regolarmente piattaforme di social media online come Facebook, Twitter e Instagram. Ciò significa che più di un miliardo di individui condividono quotidianamente informazioni sulla propria vita su queste piattaforme pubbliche. Le persone condividono liberamente i propri pensieri, simpatie e antipatie, sentimenti e personalità. Gli scienziati stanno esplorando se queste informazioni, generate al di fuori del clinico sistema sanitario, potrebbe rivelare possibili predittori di malattie nella vita quotidiana delle persone pazienti che altrimenti potrebbero essere nascosti al personale sanitario e ai ricercatori. Studi precedenti hanno mostrato come Twitter può prevedere il tasso di mortalità per malattie cardiache o monitorare il sentimento pubblico su questioni mediche come l'assicurazione. Tuttavia, le informazioni sui social media non sono state finora utilizzate per prevedere le condizioni mediche a livello individuale.
Un nuovo studio pubblicato il 17 giugno in PLoS ONE ha mostrato per la prima volta il collegamento delle cartelle cliniche elettroniche dei pazienti (che hanno dato il loro consenso) con i loro profili sui social media. I ricercatori miravano a indagare: in primo luogo, se le condizioni mediche di un individuo possono essere previste dalla lingua pubblicata sugli account dei social media dell'utente e, in secondo luogo, se è possibile identificare specifici marcatori di malattia.
I ricercatori hanno utilizzato una tecnica di raccolta dati automatizzata per analizzare la cronologia completa di Facebook di 999 pazienti. Ciò significava analizzare un enorme 20 milioni di parole in circa 949,000 aggiornamenti di stato di Facebook con post contenenti almeno 500 parole. I ricercatori hanno sviluppato tre modelli per fare previsioni per ogni paziente. Il primo modello ha analizzato il linguaggio dei post di Facebook identificando le parole chiave. Il secondo modello ha analizzato le informazioni demografiche del paziente come età e sesso. Il terzo modello ha combinato questi due set di dati. Sono state esaminate un totale di 21 condizioni mediche tra cui diabete, ansia, depressione, ipertensione, abuso di alcol, obesità, psicosi.
L'analisi ha mostrato che tutte le 21 condizioni mediche erano prevedibili dai soli post di Facebook. E 10 condizioni sono state previste meglio dai post di Facebook rispetto anche ai dati demografici. Le parole chiave più importanti erano, ad esempio, "bere", "ubriaco" e "bottiglia" che erano predittive di abuso di alcol e parole come "Dio" o "prega" o "famiglia" erano usate 15 volte più probabilmente da persone con diabete. Parole come "stupido" servivano come indicatori per l'abuso di droghe e la psicosi e parole come "dolore", "pianto" e "lacrime" erano collegate al disagio emotivo. Il linguaggio di Facebook utilizzato dagli individui è stato molto efficace nel fare previsioni, in particolare su diabete e disturbi mentali salute condizioni tra cui ansia, depressione e psicosi.
L'attuale studio suggerisce che potrebbe essere sviluppato un sistema opt-in per i pazienti in cui i pazienti consentissero l'analisi dei loro post sui social media fornendo accesso a queste informazioni ai medici. Questo approccio potrebbe essere più prezioso per le persone che usano abitualmente i social media. Poiché i social media riflettono i pensieri, la personalità, lo stato mentale e i comportamenti di salute delle persone, questi dati potrebbero essere utilizzati per prevedere l'insorgenza o il peggioramento di una malattia. Per quanto riguarda i social media, la privacy, il consenso informato e la proprietà dei dati saranno cruciali. Condensare e riassumere i contenuti dei social media e dare interpretazioni è l'obiettivo primario.
Lo studio attuale può aprire la strada allo sviluppo di nuovi intelligenza artificiale applicazioni per la previsione delle condizioni mediche. I dati dei social media sono quantificabili e forniscono nuove strade per valutare i fattori di rischio comportamentali e ambientali di una malattia. I dati dei social media di un individuo vengono definiti "mediome sociale" (simile al genoma: insieme completo di geni).
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{Puoi leggere il documento di ricerca originale facendo clic sul collegamento DOI indicato di seguito nell'elenco delle fonti citate}
Fonte (s)
Commerciante RM et al. 2019. Valutazione della prevedibilità delle condizioni mediche dai post sui social media. PLOS UNO. 14 (6). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0215476
