Gaya Hidup Kesehatan Sains & Teknologi

Postingan Facebook Berguna untuk Memprediksi Diabetes, dan Kesehatan Mental

Durasi Baca: 3 menit

Bahasa yang digunakan dalam postingan Facebook dapat membantu mengidentifikasi kondisi seperti diabetes, kecemasan, depresi dan psikosis pada pasien, menurut sebuah penelitian dari Penn Medicine dan peneliti Stony Brook University. Diyakini bahwa bahasa dalam tulisan dapat menjadi indikator penyakit dan, dengan persetujuan pasien, dapat dipantau seperti halnya gejala fisik. Studi ini dipublikasikan di PLOS ONE .

“Pekerjaan ini masih dini, tetapi harapan kami adalah bahwa wawasan yang diperoleh dari postingan-postingan ini dapat digunakan untuk memberi informasi yang lebih baik kepada pasien dan pelayanan kesehatan mereka,” kata pemimpin penulis Raina Merchant, MD, MS, Penn Medicine’s Center for Digital Health dan profesor Emergency Medicine.  “Karena posting media sosial sering kali terkait pilihan dan pengalaman gaya hidup seseorang atau bagaimana perasaan mereka, informasi ini dapat memberikan informasi tambahan tentang manajemen dan eksaserbasi (memburuknya) penyakit.”

Dengan menggunakan teknik pengumpulan data otomatis, para peneliti menganalisis seluruh riwayat posting Facebook dari hampir 1.000 pasien yang setuju untuk memiliki data rekam medis elektronik terkait dengan profil mereka. Para peneliti kemudian membangun tiga model untuk menganalisis daya prediksi mereka untuk pasien: satu model hanya menganalisis bahasa postingan Facebook, yang lain menggunakan demografi seperti usia dan jenis kelamin, dan yang terakhir yang menggabungkan dua set data.

Para peneliti mengekstrak penyandian bahasa pasien dari kata dan frasa dalam pembaruan status Facebook seseorang. Tiga kata cloud yang ditampilkan mewakili kata-kata yang paling lazim dalam tiga dimensi contoh pengkodean. Peneliti kemudian mempelajari model prediksi dan mengidentifikasi penanda prediktif untuk kategori kondisi medis dalam catatan medis. Sumber: PLOS ONE

Dari data ditemukan 21 kondisi yang berbeda, para peneliti menemukan bahwa semua dari 21 kondisi tersebut dapat diprediksi dari Facebook saja. Bahkan, 10 kondisi lebih akurat diprediksi melalui penggunaan data Facebook daripada informasi demografis.

Beberapa data Facebook yang ditemukan lebih prediktif daripada data demografis tampaknya intuitif. Misalnya, “minum” dan “botol” terbukti lebih prediktif terhadap penyalahgunaan alkohol. Namun, yang lain tidak semudah itu. Misalnya, orang-orang yang paling sering menyebut bahasa agama seperti “Tuhan” atau “berdoa” di postingan mereka 15 kali lebih mungkin menderita diabetes daripada mereka yang lebih sedikit menggunakan istilah-istilah ini. Selain itu, kata-kata yang mengungkapkan permusuhan — seperti “bodoh” dan beberapa kata-kata kasar – berfungsi sebagai indikator penyalahgunaan narkoba dan psikosis.

Prevalensi kondisi medis dan karakteristik peserta. Sumber: PLOS ONE

“Bahasa digital kami menangkap aspek-aspek kuat dari kehidupan kami yang kemungkinan sangat berbeda dari apa yang ditangkap melalui data medis tradisional,” kata penulis senior studi itu Andrew Schwartz, Ph.D., asisten profesor tamu di Penn di bidang Komputer dan Informasi, dan asisten profesor Ilmu Komputer di Stony Brook University. “Banyak penelitian sekarang telah menunjukkan hubungan antara pola bahasa dan penyakit tertentu, seperti prediksi bahasa depresi atau bahasa yang memberikan wawasan tentang apakah seseorang hidup dengan kanker. Namun, dengan melihat banyak kondisi medis, kami mendapatkan pandangan tentang bagaimana kondisi berhubungan satu sama lain, yang dapat memungkinkan aplikasi baru AI (kecerdasan buatan) untuk pengobatan. “

Baca juga:  Tren Duduk Terlalu Lama di AS Picu Masalah Kesehatan Serius

Tahun lalu, banyak anggota tim peneliti ini dapat menunjukkan bahwa analisis posting Facebook dapat memprediksi diagnosis depresi tiga bulan lebih awal daripada diagnosis di klinik. Penelitian sekarang dibangun berdasarkan penelitian itu, dan menunjukkan bahwa mungkin ada potensi untuk mengembangkan sistem opt-in untuk pasien yang dapat menganalisis posting media sosial mereka dan memberikan informasi tambahan bagi dokter untuk memperbaiki perawatan. Merchant mengatakan bahwa sulit untuk memprediksi seberapa luas sistem seperti itu dapat diaplikasikan, tetapi sistem ini “bisa berharga” bagi pasien yang sering menggunakan media sosial.

Sumber: PLOS ONE

“Misalnya, jika seseorang berusaha menurunkan berat badan dan membutuhkan bantuan untuk memahami pilihan makanan mereka dan rejimen olahraga, meminta penyedia layanan kesehatan untuk meninjau catatan media sosial mereka mungkin memberi mereka lebih banyak wawasan tentang pola yang biasa mereka lakukan untuk membantu memperbaikinya,” kata Merchant. .

Baca juga:  Diabetes Tak Terdeteksi dapat Meningkatkan Risiko Serangan Jantung dan Periodontitis

Akhir tahun ini, Merchant akan melakukan uji coba besar di mana pasien akan diminta untuk langsung berbagi konten media sosial dengan penyedia layanan kesehatan mereka. Ini akan memberikan pandangan apakah mengelola data ini dan menerapkannya akan layak, serta berapa banyak pasien yang benar-benar setuju dengan akun mereka yang digunakan untuk mengembangkan perawatan diri.

    Like
    Like Love Haha Wow Sad Angry

    Leave a Reply