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Sábado 19 Oct 2019 | Año 19 | Edición 4946
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Nuevo algoritmo utiliza perfiles de Facebook para detectar y predecir enfermedades

Estudio científico concluye que el lenguaje utilizado en Facebook podría revelar posibles afecciones médicas de los usuarios.

Diario TI 19/06/19 12:29:43

Una nueva investigación de la Facultad de Medicina de la Universidad de Pensilvania y de la Universidad Stony Brook revela que el lenguaje utilizado en los posts de Facebook podría ser un indicador de padecimientos clínicos existentes.

“Este trabajo es incipiente, pero nuestra expectativa es que la información derivada de estos post puedan ser utilizada para informar mejor a los pacientes y a los profesionales sanitarios sobre la salud del paciente”, explicó la autora líder Raina Merchant, directora del Centro de Salud Digital de Penn Medicine. “Dado que los comentarios que hace la gente en los medios sociales se refieren a menudo a sus decisiones y experiencias de estilo de vida, o a cómo se siente, esta información podría proporcionar información adicional sobre el control y la exacerbación de la enfermedad”.

Los investigadores analizaron toda la historia de Facebook de casi mil pacientes que aceptaron que sus perfiles fuesen vinculados a los datos de su historial clínico electrónico. Los investigadores querían ver si los datos de Facebook por sí solos podrían revelar 21 condiciones específicas de salud física y mental.

Se construyeron tres modelos para determinar su poder predictivo respecto de las condiciones médicas de los pacientes. Un modelo analizó únicamente el lenguaje de los posts de Facebook, otro utilizó datos demográficos de los pacientes como la edad y el sexo, y el último modelo utilizó una combinación de los dos sets de datos.

Los hallazgos mostraron que las 21 afecciones médicas que los investigadores analizaron se podían predecir a partir de los datos extraídos de Facebook por separado. Diez de las 21 condiciones se predijeron aún mejor a partir de los datos de Facebook en comparación con los demográficos.

El autor principal del estudio, Andrew Schwartz, explicó que el lenguaje digital de las personas capta ciertos aspectos de nuestras vidas de manera diferente a lo que normalmente se encuentra en la información médica tradicional.

El experto citó investigaciones anteriores que demostraron que los posts de Facebook podían predecir la depresión en pacientes antes de contarse con un diagnóstico clínico. El nuevo estudio se basa parcialmente en esta investigación, lo que sugiere que hay potencial para el desarrollo de un sistema opcional, en el que se analicen los post de medios sociales de un paciente para obtener información adicional y potencialmente valiosa. En el futuro, los resultados de estas investigaciones podrían utilizarse para desarrollar sistemas que permitan analizar los datos de Facebook y proporcionar información médica complementaria, “siempre y cuando se haya obtenido previamente el consentimiento del paciente”.

Ilustración (c) Sergey Nivens vía Shutterstock

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