Données des médias sociaux utilisées pour identifier les problèmes de santé mentale et le diabète

Une nouvelle étude suggère que l'extraction de données à partir de sites de médias sociaux peut aider les professionnels à identifier et à gérer une variété de problèmes de santé, notamment le diabète, l'anxiété, la dépression et la psychose.

Des chercheurs de Penn Medicine et de l'Université Stony Brook ont ​​analysé les publications sur Facebook et pensent que le langage utilisé dans les publications pourrait être des indicateurs de maladie. De plus, si un individu donne son consentement, les messages pourraient être surveillés tout comme les symptômes physiques.

L'étude apparaît dans PLOS ONE.

«Ce travail est précoce, mais nous espérons que les informations glanées dans ces publications pourront être utilisées pour mieux informer les patients et les prestataires de soins sur leur santé», a déclaré l'auteur principal Raina Merchant, MD, MS, directeur du Center for Digital Health de Penn Medicine. et professeur agrégé de médecine d'urgence.

"Les publications sur les réseaux sociaux traitant souvent des choix de vie et des expériences d'une personne ou de ses sentiments, ces informations pourraient fournir des informations supplémentaires sur la gestion et l'exacerbation de la maladie."

À l'aide d'une technique de collecte de données automatisée, les chercheurs ont analysé l'intégralité de l'historique des publications sur Facebook de près de 1000 patients qui ont accepté que les données de leur dossier médical électronique soient liées à leur profil.

Les chercheurs ont ensuite construit trois modèles pour analyser leur pouvoir prédictif pour les patients: un modèle analysant uniquement le langage de publication Facebook, un autre utilisant des données démographiques telles que l'âge et le sexe, et le dernier combinant les deux ensembles de données.

En examinant 21 conditions différentes, les chercheurs ont découvert que les 21 étaient prévisibles uniquement à partir de Facebook. En fait, 10 des conditions étaient mieux prédites par les données de Facebook que par les informations démographiques.

Certaines des données Facebook jugées plus prédictives que les données démographiques semblaient intuitives. Par exemple, «boire» et «bouteille» se sont avérés plus prédictifs de l'abus d'alcool.

Cependant, d’autres n’ont pas été aussi simples. Par exemple, les personnes qui mentionnaient le plus souvent un langage religieux comme «Dieu» ou «prier» dans leurs messages étaient 15 fois plus susceptibles de souffrir de diabète que celles qui utilisaient le moins ces termes. De plus, des mots exprimant l'hostilité - comme «stupide» et quelques jurons - ont servi d'indicateurs de la toxicomanie et des psychoses.

«Notre langage numérique capture des aspects puissants de nos vies qui sont probablement très différents de ce qui est capturé par les données médicales traditionnelles», a déclaré l'auteur principal de l'étude, Andrew Schwartz, PhD.

«De nombreuses études ont maintenant montré un lien entre les modèles de langage et une maladie spécifique, comme un langage prédictif de la dépression ou un langage qui permet de savoir si une personne vit avec le cancer. Cependant, en examinant de nombreuses conditions médicales, nous obtenons une vue de la façon dont les conditions sont liées les unes aux autres, ce qui peut permettre de nouvelles applications de l'IA pour la médecine.

L'année dernière, de nombreux membres de cette équipe de recherche ont pu montrer que l'analyse des publications Facebook pouvait prédire un diagnostic de dépression jusqu'à trois mois plus tôt qu'un diagnostic en clinique.

Ce travail s'appuie sur cette étude et montre qu'il peut être possible de développer un système d'acceptation pour les patients qui pourrait analyser leurs publications sur les réseaux sociaux et fournir des informations supplémentaires aux cliniciens pour affiner la prestation des soins. Merchant a déclaré qu'il était difficile de prédire l'étendue d'un tel système, mais qu'il «pourrait être utile» pour les patients qui utilisent fréquemment les médias sociaux.

«Par exemple, si quelqu'un essaie de perdre du poids et a besoin d'aide pour comprendre ses choix alimentaires et ses programmes d'exercices, demander à un professionnel de la santé d'examiner son dossier sur les réseaux sociaux pourrait lui donner un meilleur aperçu de ses habitudes habituelles afin de les aider à les améliorer», a déclaré Merchant .

Plus tard cette année, Merchant mènera un vaste essai dans lequel les patients seront invités à partager directement le contenu des médias sociaux avec leur fournisseur de soins de santé. Cela permettra de déterminer si la gestion et l'application de ces données sont faisables, ainsi que le nombre de patients qui accepteraient réellement que leurs comptes soient utilisés pour compléter les soins actifs.

«L'un des défis à relever est qu'il y a tellement de données et que nous, en tant que prestataires, ne sommes pas formés pour les interpréter nous-mêmes - ou prendre des décisions cliniques en fonction de celles-ci», a expliqué Merchant. «Pour résoudre ce problème, nous explorerons comment condenser et résumer les données des réseaux sociaux.»

Source: École de médecine de l'Université de Pennsylvanie