As postagens do Facebook podem prever doenças e problemas de saúde mental

• Apenas as publicações no Facebook podem prever doenças como diabetes, depressão, ansiedade e psicoses.
• Como as informações genômicas, o conteúdo das redes sociais é capaz de personalizar os cuidados de saúde.

Mais de 2 bilhões de pessoas compartilham informações sobre suas vidas cotidianas em plataformas de mídia social, muitas vezes revelando sua personalidade, sentimentos e dados demográficos. O número deve chegar a mais de 3 bilhões [usuários ativos de mídia social por mês] até 2021, cerca de 1/3 de toda a população.

Essas informações contêm sinais de saúde úteis no nível da população. Recentemente, pesquisadores da Penn Medicine e da Stony Brook University vincularam os registros médicos eletrônicos (EMR) dos pacientes a seus dados de mídia social para identificar certos marcadores de doença.

A equipe de pesquisa incluiu 999 pacientes que concordaram em compartilhar seus registros médicos e informações de mídia social. Eles analisaram aproximadamente 949.000 atualizações de status do Facebook contendo mais de 20 milhões de palavras. A postagem de cada participante continha no mínimo 500 palavras.

Os pesquisadores usaram o processamento de linguagem natural - um subcampo da inteligência artificial preocupado com as interações entre as linguagens humana (natural) e de computador - para codificar cada linguagem participante como uma codificação de linguagem do paciente em 700 dimensões.

Eles então categorizaram os diagnósticos do EMR do participante em 21 grupos com base na prevalência dentro da amostra e no Índice de Comorbidade de Elixhauser.

Em outras palavras, os pesquisadores analisaram os padrões de linguagem [das postagens do Facebook] - palavras, frases, grupo de palavras relacionadas - e sua conexão com 21 categorias padrão de diagnósticos EMR.

No geral, eles usaram três modelos para examinar o poder preditivo para os pacientes -

1. O primeiro modelo analisou a linguagem da postagem no Facebook
2. O segundo usou dados demográficos como sexo e idade.
3. O terceiro modelo mesclou os dois conjuntos de dados.

Referência:PLOS ONE | DOI:10.1371 / journal.pone.0215476 | Stony Brook University

Resultados

O conteúdo do Facebook melhorou substancialmente em relação à precisão da previsão de 18 das 21 categorias de doenças. Ele se mostrou altamente eficiente na previsão de diabetes, gravidez, depressão, ansiedade, psicoses e outras condições de saúde mental.



Na verdade, 10 categorias foram predicadas de forma mais eficaz pela postagem no Facebook do que pelos fatores demográficos tradicionais (sexo, idade e raça).

Os diagnósticos médicos vinculados à linguagem de mídia social codificada podem servir como uma ferramenta de triagem e podem ser usados ​​para elucidar a epidemiologia da doença.

Assim como as informações genômicas, o conteúdo das redes sociais é capaz de personalizar os cuidados de saúde. Ao examinar várias condições médicas, os pesquisadores podem entender melhor como essas condições estão associadas entre si, o que pode permitir novas aplicações da inteligência artificial para a medicina.

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Para melhorar ainda mais os resultados, estudos futuros podem comparar as diferenças nos dados relacionados à saúde divulgados por pacientes de diferentes populações demográficas e em outras plataformas como o Twitter.