Medical wanasayansi kutoka Chuo Kikuu cha Pennsylvania wamegundua kuwa hali za matibabu zinaweza kutabiriwa kutoka kwa yaliyomo kwenye machapisho ya mitandao ya kijamii
kijamii vyombo vya habari sasa ni sehemu muhimu ya maisha yetu. Mnamo 2019, angalau bilioni 2.7 watu tumia mara kwa mara mitandao ya kijamii mtandaoni kama Facebook, Twitter na Instagram. Hii inamaanisha kuwa zaidi ya watu bilioni moja hushiriki habari kila siku kuhusu maisha yao kwenye majukwaa haya ya umma. Watu hushiriki kwa uhuru mawazo yao, wanayopenda na wasiyopenda, hisia na haiba. Wanasayansi wanachunguza ikiwa habari hii, imetolewa nje ya kliniki mfumo wa afya, unaweza kufichua uwezekano wa kutabiri magonjwa katika maisha ya kila siku ya wagonjwa ambayo vinginevyo inaweza kufichwa kwa wafanyikazi wa afya na watafiti. Uchunguzi wa awali umeonyesha jinsi Twitter inaweza kutabiri kiwango cha vifo vya ugonjwa wa moyo au kufuatilia maoni ya umma kuhusu masuala yanayohusiana na matibabu kama vile bima. Walakini, habari za media za kijamii hadi sasa hazijatumika kutabiri hali ya matibabu katika kiwango cha mtu binafsi.
Utafiti mpya uliochapishwa mnamo Juni 17 mnamo PLoS ONE kwa mara ya kwanza imeonyesha kuunganishwa kwa rekodi za matibabu za kielektroniki za wagonjwa (ambao wametoa kibali chao) na wasifu wao wa mitandao ya kijamii. Watafiti walilenga kuchunguza - kwanza, ikiwa hali za kiafya za mtu binafsi zinaweza kutabiriwa kutoka kwa lugha iliyowekwa kwenye akaunti ya mtumiaji ya mitandao ya kijamii na pili, ikiwa viashirio mahususi vya ugonjwa vinaweza kutambuliwa.
Watafiti walitumia mbinu ya kiotomatiki ya kukusanya data kuchambua historia kamili ya Facebook ya wagonjwa 999. Hii ilimaanisha kuchanganua maneno mengi ya milioni 20 katika takriban masasisho 949,000 ya hali ya Facebook yenye machapisho yenye angalau maneno 500. Watafiti walitengeneza mifano mitatu ya kufanya utabiri kwa kila mgonjwa. Muundo wa kwanza ulichambua lugha ya machapisho ya Facebook kwa kutambua maneno muhimu. Muundo wa pili ulichanganua maelezo ya idadi ya wagonjwa kama vile umri na jinsia yao. Muundo wa tatu ulichanganya hifadhidata hizi mbili. Jumla ya hali 21 za kiafya ziliangaliwa ikiwa ni pamoja na kisukari, wasiwasi, mfadhaiko, shinikizo la damu, unywaji pombe kupita kiasi, unene uliokithiri, psychoses.
Uchambuzi ulionyesha kuwa hali zote 21 za matibabu zilitabiriwa kutoka kwa machapisho ya Facebook pekee. Na, hali 10 zilitabiriwa vyema na machapisho ya Facebook kuliko hata idadi ya watu. Maneno muhimu yalikuwa, kwa mfano, 'kunywa', 'kunywa' na 'chupa' ambayo yalitabiri matumizi mabaya ya pombe na maneno kama 'Mungu' au 'omba' au 'familia' yalitumiwa mara 15 zaidi na watu wenye ugonjwa wa kisukari. Maneno kama 'bubu' yalitumika kama viashiria vya matumizi mabaya ya dawa za kulevya na saikolojia na maneno kama 'maumivu', 'kilio' na 'machozi' yalihusishwa na dhiki ya kihisia. Lugha ya Facebook iliyotumiwa na watu binafsi ilikuwa nzuri sana katika kutabiri - haswa kuhusu ugonjwa wa kisukari na akili afya hali ikiwa ni pamoja na wasiwasi, unyogovu na psychosis.
Utafiti wa sasa unapendekeza kuwa mfumo wa kujijumuisha kwa wagonjwa unaweza kutengenezwa ambapo wagonjwa waliruhusu uchanganuzi wa machapisho yao ya mitandao ya kijamii kwa kutoa ufikiaji wa habari hii kwa matabibu. Mbinu hii inaweza kuwa muhimu zaidi kwa watu wanaotumia mitandao ya kijamii mara kwa mara. Kwa kuwa mitandao ya kijamii huakisi mawazo ya watu, utu, hali ya kiakili na mienendo ya afya, data hii inaweza kutumika kutabiri mwanzo au kuongezeka kwa ugonjwa. Pale mitandao ya kijamii inapohusika, faragha, idhini ya taarifa na umiliki wa data utakuwa muhimu. Kufupisha na kufupisha maudhui ya mitandao ya kijamii na kufanya tafsiri ndilo lengo kuu.
Utafiti wa sasa unaweza kusababisha njia ya kukuza mpya bandia akili maombi ya kutabiri hali ya matibabu. Data ya mitandao ya kijamii inaweza kukadiriwa na hutoa njia mpya za kutathmini hatari za kitabia na kimazingira za ugonjwa. Data ya mitandao ya kijamii ya mtu binafsi inarejelewa kama 'kipindi cha kijamii' (sawa na jenomu - seti kamili ya jeni).
***
{Unaweza kusoma karatasi asili ya utafiti kwa kubofya kiungo cha DOI kilichotolewa hapa chini katika orodha ya (vyanzo) vilivyotajwa}
Chanzo (s)
Mfanyabiashara RM et al. 2019. Kutathmini utabiri wa hali ya matibabu kutoka kwa machapisho ya mitandao ya kijamii. PLOS MOJA. 14 (6). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0215476
