의료 펜실베니아 대학의 과학자들은 소셜 미디어 게시물의 내용을 통해 질병을 예측할 수 있다는 사실을 발견했습니다.
소셜 미디어 이제 우리 삶의 필수적인 부분입니다. 2019년에는 최소 2.7억 명 사람들 Facebook, Twitter, Instagram과 같은 온라인 소셜 미디어 플랫폼을 정기적으로 사용합니다. 이는 10억 명 이상의 개인이 이러한 공개 플랫폼에서 자신의 삶에 대한 정보를 매일 공유한다는 것을 의미합니다. 사람들은 자신의 생각, 좋아하는 것과 싫어하는 것, 감정과 성격을 자유롭게 공유합니다. 과학자들은 이 정보가 외부에서 생성되었는지 여부를 조사하고 있습니다. 임상의 의료 시스템을 통해 일상생활에서 가능한 질병 예측 변수를 밝힐 수 있습니다. 환자 그렇지 않으면 의료 직원과 연구원에게 숨겨질 수 있습니다. 이전 연구에서는 트위터가 어떻게 심장병 사망률을 예측하거나 보험과 같은 의료 관련 문제에 대한 대중의 감정을 모니터링할 수 있는지 보여주었습니다. 그러나 지금까지 소셜 미디어 정보는 개인 수준에서 건강 상태를 예측하는 데 사용되지 않았습니다.
17월 XNUMX일자에 발표된 새로운 연구 PLoS 하나 (동의한) 환자의 전자 의료 기록과 소셜 미디어 프로필의 연결을 처음으로 보여주었습니다. 연구자들은 첫째, 사용자의 소셜 미디어 계정에 게시된 언어에서 개인의 건강 상태를 예측할 수 있는지, 둘째, 특정 질병 표지를 식별할 수 있는지 조사하는 것을 목표로 했습니다.
연구원들은 자동화된 데이터 수집 기술을 사용하여 999명의 환자에 대한 전체 Facebook 기록을 분석했습니다. 이는 약 20개의 Facebook 상태 업데이트에서 949,000개 이상의 단어가 포함된 게시물에서 엄청난 500만 단어를 분석해야 함을 의미했습니다. 연구원들은 각 환자에 대한 예측을 하기 위해 세 가지 모델을 개발했습니다. 첫 번째 모델은 키워드를 식별하여 Facebook 게시물의 언어를 분석했습니다. 두 번째 모델은 연령 및 성별과 같은 환자의 인구 통계 정보를 분석했습니다. 세 번째 모델은 이 두 데이터 세트를 결합했습니다. 당뇨병, 불안, 우울증, 고혈압, 알코올 남용, 비만, 정신병 등 총 21개의 질병을 조사했다.
분석에 따르면 21가지 의학적 상태는 모두 Facebook 게시물에서만 예측할 수 있었습니다. 그리고 10가지 조건은 인구 통계보다 Facebook 게시물이 더 잘 예측했습니다. 대표적인 키워드는 예를 들어 알코올 남용을 예측하는 '술', '술에 취해', '병'이었고 당뇨병 환자는 '신', '기도', '가족'과 같은 단어를 15배 더 많이 사용했습니다. '멍청한'과 같은 단어는 약물 남용과 정신병의 지표로 사용되었으며 '고통', '울음', '눈물'과 같은 단어는 정서적 고통과 관련이 있었습니다. 개인이 사용하는 Facebook 언어는 특히 당뇨병과 정신 질환에 대한 예측을 하는 데 매우 효과적이었습니다. 건강 불안, 우울증 및 정신병을 포함한 상태.
현재 연구는 환자가 이 정보에 대한 액세스를 임상의에게 제공함으로써 소셜 미디어 게시물의 분석을 허용하는 환자를 위한 옵트인 시스템이 개발될 수 있음을 시사합니다. 이 접근 방식은 일상적으로 소셜 미디어를 사용하는 사람들에게 가장 유용할 수 있습니다. 소셜 미디어는 사람들의 생각, 성격, 정신 상태 및 건강 행동을 반영하기 때문에 이 데이터는 질병의 발병 또는 악화를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 소셜 미디어와 관련하여 개인 정보 보호, 정보에 입각한 동의 및 데이터 소유권이 중요합니다. 소셜 미디어 콘텐츠를 압축 및 요약하고 해석하는 것이 주요 목표입니다.
현재 연구는 새로운 개발 방법을 이끌 수 있습니다. 인공 지능 질병 예측 애플리케이션. 소셜 미디어 데이터는 정량화 가능하며 질병의 행동 및 환경 위험 요소를 평가할 수 있는 새로운 방법을 제공합니다. 개인의 소셜 미디어 데이터는 '소셜 미디어'(게놈과 유사 – 완전한 유전자 세트)라고 합니다.
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출처
상인 RM 외. 2019. 소셜 미디어 게시물에서 의료 상태의 예측 가능성 평가. 플로스 원. 14(6). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0215476
