Facebook gönderileri, kişinin rahatsızlıklarının belirlenmesine yardımcı olabilir

Penn Medicine ve Stony Brook Üniversitesinden bilim insanlarının yaptığı bir araştırmaya göre, Facebook mesajlarında kullanılan dilin hastalık göstergeleri olabileceği ve hasta rızasıyla fiziksel belirtiler gibi izlenebileceği belirlendi. Bu sayede kullanıcıların anksiyete, depresyon ve psikoz gibi durumlarının belirlenmesine yardımcı olabileceği aktarıldı.

 

Penn Medicine Dijital Sağlık Merkezi Direktörü Raina Merchant, “Bu çalışmanın tam anlamıyla kullanılması için henüz erken, ancak umudumuz, bu yayınlardan toplanan iç görülerin hastaları ve sağlık durumları hakkında daha iyi bilgilendirmek için kullanılabileceği yönündedir.” dedi.

 

Merchant, “Sosyal medya yayınları genellikle birinin yaşam tarzı, seçimleri ve deneyimleri ya da nasıl hissettiği hakkında olduğundan, bu bilgiler hastalık yönetimi ve mevcut hastalık hakkında ek bilgi sağlayabilir.” ifadesini kullandı.

 

Araştırmacılar, otomatik bir veri toplama tekniği kullanarak, elektronik tıbbi kayıt verilerinin profillerine bağlı olmasını kabul eden yaklaşık bin hastanın Facebook gönderilerinin tamamını analiz etti. Araştırmacılar daha sonra hastalar için öngörücü bilgileri analiz etmek için üç model geliştirdi. Biri, yalnızca Facebook posta dilini analiz ederken, diğeri yaş ve cinsiyet gibi demografik verileri kullandı. Son model ise bu iki veri kümesini birleştirdi.

 

Araştırmacılar, 21 farklı koşulla ilgili olarak, 21 sayfanın hepsinin yalnızca Facebook'tan tahmin edilebilir olduğunu buldular. Bu demografik bilgiler yerine Facebook verilerinin kullanılmasıyla 10 koşulun daha iyi tahmin edildiği ortaya çıktı.

 

Demografik verilerden daha öngörülebilir olduğu bulunan Facebook verilerinin bazıları sezgisel görünüyordu. (Örneğin, "içki" ve "içki şişesi" ile alakalı gönderilerin, alkolün kötüye kullanımının daha fazla olduğunu göstermiştir.) Ancak, diğer verilerden sonuç çıkarmak ilki kadar kolay değildi. (Örneğin, yazılarında “Tanrı” veya “dua” gibi dini dillerden en çok bahsedenlerin, diyabet geçirme ihtimalinin en az 15 kat daha fazla olduğu görülmüştür.) Ek olarak, düşmanlığı ifade eden kelimeler (aptal ve silahlar gibi) uyuşturucu kullanımı ve psikoz göstergeleri olarak görev yaptı.

 

Çalışmanın kıdemli yazarı Andrew Schwartz, "Dijital dilimiz, geleneksel tıbbi verilerle elde edilenden oldukça farklı olan yaşamlarımızın güçlü yönlerini yakalamaktadır." dedi.

 

Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri alanında Penn'de misafir yardımcı doçent olan Stony Brook, “Birçok araştırma, dil kalıpları ile depresyonun öngörücü bir dili olduğunu veya birinin kanser hastası olup olmadığına dair bir fikir veren bir dilin olduğunu ya da buna benzer belirli hastalıklar arasında bir dil bağı bağlantı olduğunu göstermiştir. Tıpta yapay zekânın yeni uygulamalarını mümkün kılan bir sistemle hastalıkların dil ile ilişkilerini buluyoruz." ifadelerini kullandı.

 

Araştırma ekibinin Facebook sayfasını analiz ettiği pek çok üyesinin Facebook gönderilerinden, klinikte tanı konmasından üç ay kadar önce depresyon tanısını öngörebileceğini gösterebildi.

 

Bu çalışma, sosyal medya yayınlarını analiz edebilecek ve klinisyenlerin bakım sunumunu iyileştirmeleri için ekstra bilgi sağlayabilecek hastalar için bir tercih etme sistemi geliştirme potansiyeli olabileceğini gösteriyor. Uzmanlar böyle bir sistemin ne kadar yaygın olacağını tahmin etmenin zor olduğunu, ancak sosyal medyayı sık kullanan hastalar için "değerli olabileceğini" söyledi.

 

Merchant, "Örneğin, biri kilo vermeye çalışıyorsa ve yemek tercihlerini ve egzersiz rejimlerini anlamada yardıma ihtiyaç duyuyorsa, bir sağlık hizmeti sağlayıcısının sosyal medya kayıtlarını gözden geçirmesi, onları geliştirmek için normal kalıpları hakkında daha fazla bilgi verebilir." dedi.

 

Merchant, bu yılın ilerleyen zamanlarında, hastalardan sosyal medya içeriklerini doğrudan sağlık sağlayıcılarıyla paylaşmalarının isteneceği geniş bir deneme yapılacağını söyledi.