メンタルヘルス状態と糖尿病の識別に使用されるソーシャルメディアデータ

新しい研究は、ソーシャルメディアサイトからのマイニングデータが、専門家が糖尿病、不安症、うつ病、精神病を含むさまざまな健康状態を識別および管理するのに役立つ可能性があることを示唆しています。

ペンメディシンとストーニーブルック大学の研究者はFacebookの投稿を分析し、投稿の言語が病気の指標になる可能性があると考えています。さらに、個人が同意を提供した場合、身体的症状と同様に投稿を監視できます。

この研究は PLOS ONE.

「この作業は早いですが、私たちの希望は、これらの投稿から収集した洞察を使用して、患者と医療提供者に彼らの健康についてよりよく知らせることができることです」とPenn Medicineのデジタルヘルスセンターディレクター、ライナマーチャント、MD、MSは述べた。そして救急医学の准教授。

「ソーシャルメディアへの投稿は、多くの場合、誰かのライフスタイルの選択と経験、または彼らの気持ちについてのものであるため、この情報は、疾患の管理と悪化に関する追加情報を提供する可能性があります。」

自動化されたデータ収集技術を使用して、研究者たちは、電子カルテデータをプロファイルにリンクすることに同意した約1,000人の患者のFacebook投稿履歴全体を分析しました。

その後、研究者たちは患者の予測力を分析する3つのモデルを作成しました。1つはFacebookの投稿言語のみを分析するモデル、もう1つは年齢や性別などの人口統計を使用するモデル、最後のモデルは2つのデータセットを組み合わせたモデルです。

21の異なる条件を調査したところ、研究者たちは21のすべてがFacebookだけで予測可能であることがわかりました。実際、人口統計情報よりもFacebookデータの方が10の条件が予測されました。

人口統計データよりも予測的であることが判明したFacebookデータの一部は直感的に見えました。たとえば、「飲み物」と「ボトル」は、アルコール乱用をより予測することが示されています。

しかし、他の人はそれほど簡単ではありませんでした。たとえば、投稿で「神」や「祈る」などの宗教的な言葉を最も頻繁に言及した人は、これらの用語を最も使用した人よりも15倍多く糖尿病を発症する可能性が高かった。さらに、「ばかげた」や一部の虚辞などの敵意を表す言葉は、薬物乱用や精神病の指標として機能しました。

「私たちのデジタル言語は、私たちの生活の強力な側面を捉えています。これは、従来の医療データで捉えられるものとはかなり異なる可能性があります」と研究の主執筆者であるアンドリューシュワルツ博士は述べています。

「多くの研究は現在、言語パターンと特定の疾患との間の関連を示しています。たとえば、うつ病を予測する言語や、誰かががんと一緒に住んでいるかどうかを洞察する言語などです。ただし、多くの病状を調査することで、病状が互いにどのように関連しているかを把握でき、医療用AIの新しいアプリケーションを実現できます。」

昨年、この研究チームの多くのメンバーは、Facebookの投稿を分析すると、クリニックでの診断よりも3か月早くうつ病の診断を予測できることを示すことができました。

この研究はその研究に基づいており、ソーシャルメディアの投稿を分析し、臨床医が医療提供を改善するための追加情報を提供できる患者向けのオプトインシステムを開発する可能性があることを示しています。商人は、そのようなシステムがどれだけ普及するかを予測することは難しいが、ソーシャルメディアを頻繁に使用する患者にとっては「価値がある」と述べた。

「たとえば、誰かが体重を減らしようとしていて、食事の選択肢と運動療法を理解する必要がある場合、ヘルスケアプロバイダーにソーシャルメディアの記録を確認してもらうことで、通常のパターンをよりよく理解し、改善に役立てることができます」 。

今年後半に、マーチャントは大規模な試験を実施し、患者はソーシャルメディアコンテンツを医療提供者と直接共有するよう求められます。これにより、このデータの管理と適用が可能かどうか、アクティブケアの補足に使用されているアカウントに実際に同意する患者の数を確認できます。

「これに関する課題の1つは、非常に多くのデータがあり、プロバイダーである私たちはそれを自分で解釈する訓練を受けていない、またはそれに基づいて臨床的決定を下すことです」と商人は説明しました。 「これに対処するために、ソーシャルメディアデータを圧縮して要約する方法を探ります。」

出典：ペンシルベニア大学医学部