フェイスブックの投稿で健康状態を予測できる？
フェイスブックの投稿は、伝統的な人口統計情報よりも健康状態の予測に優れているかもしれない、と新しい研究は示唆しています。
ニューヨーク州立大学ストーニーブルック校とペンシルベニア大学にあるヘルスシステムの研究者たちは、フェイスブックで使われている言語は身体症状と同じように、うつ病や糖尿病などの病気にかかっているかどうかを臨床医が予測するのに役立つことを発見しました。
この研究チームは、自動化されたデータ収集技術を使用して、約1000人の患者による全てのフェイスブック投稿を収集、分析しました。
また、これらの患者の電子カルテは、ソーシャルメディアのプロフィールにもリンクされていました。
患者の投稿に使われた言語や、年齢や性別などの人口統計学データに関する情報を取得し、調査した結果、研究者らは、患者のフェイスブック投稿から収集されたデータのみで、21個の異なる症状を識別できることを見出しました。
研究者らは、これらの識別された症状の内10個においては、人口統計情報よりもフェイスブックデータによる予測の方が優れていると結論付けました。
使用された言語のいくつかは、明らかに症状と関連していました。
例えば、研究チームは投稿で”酒（drink）”や"瓶（bottle）"などの言語を使用した人は、アルコール依存症である確立が高いことを見出しました。
それほど明白ではありませんが、例えば”神（god）”や”祈り（pray）”といった宗教的な言語を使用した人は、こうした言語をめったに使用しない人と比べて、糖尿病である可能性が15倍高くなりました。
この研究の筆頭著者であり、ペン・メディシンズのデジタルヘルスセンターの所長を務めるRaina Merchant氏は、次のように述べています。
「これは初期の研究ですが、こうしたフェイスブック投稿からの見識により患者や医療提供者が得られる健康情報が増えれば良いと考えています。」
「ソーシャルメディアの投稿は、その人のライフスタイルにおける選択や経験、現在の気分を表していることが多く、こうした情報は病気の管理や悪貨に役立つ追加情報として活用できます。」
上席著者であり、ストーニーブルック大学でコンピューターサイエンスの助教授を務めるAndrew Schwartz氏は、私たちの”デジタル言語”は、従来の医療データとは異なる、生活の様々な側面を反映しており、医療従事者の診断に必要となる重要な情報提供源となる可能性があると述べています。
「近年多くの研究により、うつ病の予兆となる言語や、がんを患っているか否かの判断材料となる言語など、言語パターンと特定の疾患との関連が示されてきています。」と、彼は付け加えました。
「しかし、多くの病状を調べてみると、病状が互いにどのように関連しているかがわかり、これによりAIを医療に新しく適用できるようになります。」
この調査結果を踏まえ、研究チームは、患者が自身のソーシャルメディアデータを医療従事者に提供し、医師がそのデータを使用して患者の症状をより効果的に改善できるようにするためのシステム開発を行える可能性を提案しています。
「例えば、もし減量を試みている人がいて、その人の食事や運動の選択について理解する必要がある場合、医療従事者がその人のソーシャルメディア履歴を見ることで、症状改善に役立つ日常的なパターンの理解を助けることができるかもしれません。」と、Merchant氏は説明しています。
Merchant氏は、今年終わりにこの説を検証するための試験を実施する予定です。
出典： 2019年6月18日更新 Independent 『FACEBOOK POSTS ‘BETTER AT PREDICTING SOME HEALTH CONDITIONS’ THAN DEMOGRAPHIC DATA, CLAIM RESEARCHERS』 （2019年6月20日に利用）
https://www.independent.co.uk/life-style/health-and-families/facebook-depression-anxiety-symptoms-pennsylvania-medicine-print-plos-one-a8962116.html
ニューヨーク州立大学ストーニーブルック校とペンシルベニア大学にあるヘルスシステムの研究者たちは、フェイスブックで使われている言語は身体症状と同じように、うつ病や糖尿病などの病気にかかっているかどうかを臨床医が予測するのに役立つことを発見しました。
この研究チームは、自動化されたデータ収集技術を使用して、約1000人の患者による全てのフェイスブック投稿を収集、分析しました。
また、これらの患者の電子カルテは、ソーシャルメディアのプロフィールにもリンクされていました。
患者の投稿に使われた言語や、年齢や性別などの人口統計学データに関する情報を取得し、調査した結果、研究者らは、患者のフェイスブック投稿から収集されたデータのみで、21個の異なる症状を識別できることを見出しました。
研究者らは、これらの識別された症状の内10個においては、人口統計情報よりもフェイスブックデータによる予測の方が優れていると結論付けました。
使用された言語のいくつかは、明らかに症状と関連していました。
例えば、研究チームは投稿で”酒（drink）”や"瓶（bottle）"などの言語を使用した人は、アルコール依存症である確立が高いことを見出しました。
それほど明白ではありませんが、例えば”神（god）”や”祈り（pray）”といった宗教的な言語を使用した人は、こうした言語をめったに使用しない人と比べて、糖尿病である可能性が15倍高くなりました。
この研究の筆頭著者であり、ペン・メディシンズのデジタルヘルスセンターの所長を務めるRaina Merchant氏は、次のように述べています。
「これは初期の研究ですが、こうしたフェイスブック投稿からの見識により患者や医療提供者が得られる健康情報が増えれば良いと考えています。」
「ソーシャルメディアの投稿は、その人のライフスタイルにおける選択や経験、現在の気分を表していることが多く、こうした情報は病気の管理や悪貨に役立つ追加情報として活用できます。」
上席著者であり、ストーニーブルック大学でコンピューターサイエンスの助教授を務めるAndrew Schwartz氏は、私たちの”デジタル言語”は、従来の医療データとは異なる、生活の様々な側面を反映しており、医療従事者の診断に必要となる重要な情報提供源となる可能性があると述べています。
「近年多くの研究により、うつ病の予兆となる言語や、がんを患っているか否かの判断材料となる言語など、言語パターンと特定の疾患との関連が示されてきています。」と、彼は付け加えました。
「しかし、多くの病状を調べてみると、病状が互いにどのように関連しているかがわかり、これによりAIを医療に新しく適用できるようになります。」
この調査結果を踏まえ、研究チームは、患者が自身のソーシャルメディアデータを医療従事者に提供し、医師がそのデータを使用して患者の症状をより効果的に改善できるようにするためのシステム開発を行える可能性を提案しています。
「例えば、もし減量を試みている人がいて、その人の食事や運動の選択について理解する必要がある場合、医療従事者がその人のソーシャルメディア履歴を見ることで、症状改善に役立つ日常的なパターンの理解を助けることができるかもしれません。」と、Merchant氏は説明しています。
Merchant氏は、今年終わりにこの説を検証するための試験を実施する予定です。
出典： 2019年6月18日更新 Independent 『FACEBOOK POSTS ‘BETTER AT PREDICTING SOME HEALTH CONDITIONS’ THAN DEMOGRAPHIC DATA, CLAIM RESEARCHERS』 （2019年6月20日に利用）
https://www.independent.co.uk/life-style/health-and-families/facebook-depression-anxiety-symptoms-pennsylvania-medicine-print-plos-one-a8962116.html