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Per diabete e malattie mentali, meglio Facebook delle analisi demografiche

L’analisi dei post pubblicati su Facebook potrebbe aiutare a diagnosticare diabete, ansia, depressione e  psicosi. Lo suggerisce uno studio pubblicato sulla rivista Plos One dagli scienziati dell’Università della Pennsylvania di Filadelfia (Usa) diretti da Raina M. Merchant, che afferma: “Questo è un lavoro preliminare, ma la nostra speranza è che le intuizioni ricavate dai post potrebbero essere utilizzate per informare meglio pazienti e medici sulle loro condizioni di salute. Dato che i post pubblicati sui social media riguardano spesso le scelte e le esperienze di vita delle persone o il modo in cui si sentono, potrebbero fornire anche informazioni sulla gestione e sull’eventuale aggravamento delle malattie”.

 

Nel corso dell’indagine gli autori hanno analizzato i messaggi pubblicati su Facebook da 999 volontari che hanno accettato di mettere a disposizione le loro cartelle cliniche elettroniche e i loro profili sul social network. I ricercatori hanno quindi sviluppato tre modelli per analizzare le informazioni dei pazienti: il primo esaminava solo il linguaggio usato su Facebook, il secondo  verificava i dati demografici (come età e sesso), mentre il terzo combinava i due set di dati. Concentrandosi su 21 diverse patologie, gli studiosi hanno scoperto che erano tutte prevedibili dall’analisi dei post pubblicati sul social network. In particolare, hanno osservato che 10 delle malattie prese in esame potevano essere individuate con maggiore accuratezza analizzando i post su Facebook che esaminando le informazioni demografiche de pazienti.

 

In alcuni casi questo fenomeno non ha sorpreso gli esperti: l’utilizzo ricorrente di termini come “drink” e “bottiglia” sul social network era più indicativo dell'abuso di alcol dei dati demografici. Ma in altri casi i risultati dell’indagine sono stati meno scontati. Per esempio, gli autori hanno osservato che le persone che menzionavano spesso termini religiosi come “Dio” o “pregare” avevano probabilità 15 volte maggiori di soffrire di diabete rispetto a coloro che usavano meno queste parole. Inoltre, è emerso che i termini che esprimevano ostilità, come “stupido” e alcune parolacce, erano indicatori dell'uso di droga e di psicosi.

 

Alla luce di questi risultati, gli autori intendono adesso condurre un nuovo studio di portata più ampia, in cui i partecipanti saranno invitati a condividere con il proprio medico i contenuti postati sui social. L’obiettivo è quello di comprendere se questo approccio sia fattibile e di capire quanti pazienti permetterebbero di usare i loro account per integrare l'assistenza sanitaria. “Il nostro linguaggio digitale registra aspetti della nostra vita che sono probabilmente molto diversi da quelli che si possono acquisire attraverso i dati medici tradizionali – spiega H. Andrew Schwartz, autore senior dello studio -. Molti studi hanno dimostrato un legame tra modelli linguistici e specifiche malattie, come nel caso del linguaggio che indica la depressione o di quello che rivela che una persona sta convivendo con il cancro. Ma analizzando molte condizioni mediche, possiamo vedere come le malattie si relazionino le une con le altre, e questo potrebbe consentire nuove applicazioni d’intelligenza artificiale per la medicina”.

 

Foto: Jan Alexander - Pixabay

di Nadia Comerci
Pubblicato il 18/06/2019