Mediku Pennsylvaniako Unibertsitateko zientzialariek ikusi dute baldintza medikoak aurreikus daitezkeela sare sozialetako mezuen edukietatik
social media gaur egun gure bizitzaren zati bat da. 2019an, gutxienez 2.7 mila milioi pertsona Facebook, Twitter eta Instagram bezalako sareko sare sozialetako plataformak aldizka erabili. Horrek esan nahi du mila milioi pertsona baino gehiagok egunero partekatzen dutela beren bizitzari buruzko informazioa plataforma publiko hauetan. Jendeak askatasunez partekatzen ditu bere pentsamenduak, gustukoak eta ez atseginak, sentimenduak eta nortasunak. Zientzialariek informazio hori, kanpotik sortutako ala ez aztertzen ari dira kliniko osasun sistemak, eguneroko bizitzan gaixotasunen iragarle posibleak ager ditzake Paziente bestela osasun-langileei eta ikertzaileei ezkutatu ahal zaiena. Aurretik egindako ikerketek erakutsi dutenez, Twitter-ek bihotzeko gaixotasunen heriotza-tasa iragar dezakeen edo aseguru medikoekin lotutako gaiei buruzko iritzi publikoaren jarraipena nola egin dezakeen. Hala ere, sare sozialetako informazioa orain arte ez da erabili baldintza medikoak maila indibidualean aurreikusteko.
Ekainaren 17an argitaratutako ikerketa berri bat PLoS ONE lehen aldiz erakutsi du pazienteen (baimena eman duten) mediku-agiri elektronikoak sare sozialetako profilekin lotzea. Ikertzaileek ikertzea zuten helburu: lehenik eta behin, gizabanako baten baldintza medikoak erabiltzailearen sare sozialetako kontuetan argitaratutako hizkuntzatik aurreikus daitezkeen eta, bigarrenik, gaixotasun-markatzaile zehatzak identifikatu daitezkeen.
Ikertzaileek datu-bilketa automatikoko teknika bat erabili zuten 999 pazienteren Facebook-eko historia osoa aztertzeko. Horrek esan nahi du 20 milioi hitz ikaragarri aztertzea Facebookeko egoeraren 949,000 eguneratze ingurutan, gutxienez 500 hitz zituzten mezuekin. Ikertzaileek hiru eredu garatu zituzten paziente bakoitzarentzat iragarpenak egiteko. Lehen ereduak Facebook-eko argitalpenen hizkuntza aztertu zuen gako-hitzak identifikatuz. Bigarren ereduak pazientearen informazio demografikoa aztertu zuen, hala nola adina eta sexua. Hirugarren ereduak bi datu multzo hauek konbinatu zituen. Guztira 21 baldintza mediko aztertu ziren, besteak beste, diabetesa, antsietatea, depresioa, hipertentsioa, alkoholaren gehiegikeria, obesitatea eta psikosia.
Azterketak erakutsi zuen 21 baldintza mediko guztiak Facebook-eko mezuetatik soilik aurreikus daitezkeela. Eta, 10 baldintza hobeak iragarri zituzten Facebook-eko argitalpenek demografiak baino. Hitz gako nabarmenak, adibidez, "edaria", "mozkortuta" eta "botila" ziren, alkoholaren gehiegikeriaren iragarle zirenak eta "Jainkoa" edo "otoitz" edo "familia" bezalako hitzak 15 aldiz gehiago erabiltzen zituzten diabetesa duten pertsonek. "Mutua" bezalako hitzek droga gehiegikeriaren eta psikosiaren adierazle gisa balio zuten eta "mina", "negarra" eta "malkoak" bezalako hitzek estutasun emozionalarekin lotuta zeuden. Gizabanakoek erabilitako Facebook hizkuntza oso eraginkorra zen iragarpenak egiteko, batez ere diabetesari eta adimenari buruz osasuna antsietatea, depresioa eta psikosia barne.
Oraingo ikerketak iradokitzen du pazienteentzako aukera-sistema bat garatu daitekeela, non pazienteek beren sare sozialetako mezuak aztertzea ahalbidetzen baitzuten, klinikoei informazio hori sarbidea emanez. Ikuspegi hau ohikoena sare sozialak erabiltzen dituzten pertsonentzat izan liteke baliotsuena. Sare sozialek pertsonen pentsamenduak, nortasuna, egoera mentala eta osasun-jokabideak islatzen dituztenez, datu horiek gaixotasun baten agerpena edo okerrera iragartzeko erabil litezke. Sare sozialei dagokienez, pribatutasuna, adostasun informatua eta datuen jabetza funtsezkoak izango dira. Sare sozialetako edukiak trinkotzea eta laburtzea eta interpretazioak egitea da helburu nagusia.
Oraingo azterketak berriak garatzeko bidea ekar dezake adimen artifizialeko baldintza medikoak aurreikusteko aplikazioak. Sare sozialen datuak kuantifikagarriak dira eta bide berriak eskaintzen dituzte gaixotasun baten portaera eta ingurumen-arrisku-faktoreak ebaluatzeko. Gizabanako baten sare sozialetako datuei "mediome soziala" deitzen zaie (genomaren antzekoa - gene multzo osoa).
***
{Jatorrizko ikerketa-lana irakur dezakezu behean aipatzen den DOI estekan aipaturiko iturrien zerrendan}
Iturria (k)
Merkatari RM et al. 2019. Medikuntza-baldintzen aurreikusgarritasuna ebaluatzea sare sozialetako mezuetatik. PLOS BAT. 14 (6). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0215476
