Dtalk
Advantechline
 

Facebook贴文内容分析能预测糖尿病及心理健康

最新研究发现,Facebook贴文中的用语可能有助于辨识部分疾病。法新社

宾州大学医疗系统(Penn Medicine)和Stony Brook大学研究人员的最新研究发现,Facebook贴文中的用语可能有助于辨识患者的糖尿病、焦虑、抑郁和精神病等疾病。贴文中的用语可能是疾病的指标。若获患者同意就能像身体疾病一样进行监测。

根据Penn Medicine News报导,研究人员使用自动数据采集技术分析了近1,000名患者的完整Facebook贴文纪录。这些患者同意将其电子病历数据与个人资料相关联。然后,研究人员建构了3个模型来分析其对患者的预测能力。一个模型仅分析Facebook贴文用语,另一个模型使用人口统计学,如年龄和性别,而第三个模型结合这两个数据集。

研究人员研究21种不同的疾病,发现所有21种疾病都能从Facebook贴文单独预测。实际上,使用Facebook数据而不是人口统计信息,可更好地预测10个疾病。

有些Facebook数据比人口统计数据直观上更具预测性。例如,饮料和酒瓶被证明更能预测酒精滥用。不过有些Facebook较不那么直观。例如,在贴文中常提到宗教语言如上帝或祈祷的人,比很少提到的人患糖尿病的可能性多15倍。此外,表达敌意的词语,如愚蠢和咒骂的语言是药物滥用和精神病的指标。

该研究的资深作者、宾州大学计算机与信息科学助理教授Andrew Schwartz博士表示,许多研究显示语言模式与特定疾病之间存在联系。然而,透过观察许多疾病,他们能了解这些疾病如何相互关联,开启人工智能(AI)在医学领域的新应用。

该研究团队在2018年证明,对Facebook贴文的分析能比临床诊断早3个月预测出抑郁症,因此或许能为患者开发一个选择加入系统,可分析其社交媒体贴文,并为临床医生提供额外讯息以改善医疗服务。

2019年稍晚,该研究主要作者、Penn Medicine数码健康中心主任和急诊医学副教授Raina Merchant将进行一项大型试验,要求患者直接与其医师分享社交媒体内容,以探讨管理并应用这些数据是否可行,以及有多少患者实际上同意将其社交媒体帐号用于主动护理。


  •     按赞加入DIGITIMES智能医疗粉丝团
更多关键字报导: Facebook 糖尿病