पेनसिल्वेनिया विश्वविद्यालय के चिकित्सा वैज्ञानिकों ने पाया है कि सोशल मीडिया पोस्ट की सामग्री से चिकित्सीय स्थितियों का अनुमान लगाया जा सकता है।
सोशल मीडिया अब हमारे जीवन का अभिन्न अंग बन चुका है। 2019 में, कम से कम 2.7 अरब लोग फेसबुक, ट्विटर और इंस्टाग्राम जैसे ऑनलाइन सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म का नियमित रूप से उपयोग करते थे। इसका मतलब है कि एक अरब से अधिक लोग इन सार्वजनिक प्लेटफॉर्म पर प्रतिदिन अपने जीवन से जुड़ी जानकारी साझा करते हैं। लोग खुलकर अपने विचार, पसंद-नापसंद, भावनाएं और व्यक्तित्व साझा करते हैं। वैज्ञानिक इस बात की खोज कर रहे हैं कि क्या यह जानकारी, जो क्लिनिकल स्वास्थ्य सेवा प्रणाली से बाहर उत्पन्न होती है, रोगियों के दैनिक जीवन में संभावित बीमारियों के पूर्वानुमानों को उजागर कर सकती है, जो अन्यथा स्वास्थ्य कर्मियों और शोधकर्ताओं से छिपे रह सकते हैं। पहले के अध्ययनों से पता चला है कि ट्विटर हृदय रोग से होने वाली मृत्यु दर का पूर्वानुमान कैसे लगा सकता है या बीमा जैसे चिकित्सा संबंधी मुद्दों पर जनता की राय का पता कैसे लगा सकता है। हालांकि, व्यक्तिगत स्तर पर चिकित्सा स्थितियों का पूर्वानुमान लगाने के लिए सोशल मीडिया की जानकारी का अभी तक उपयोग नहीं किया गया है।
17 जून को PLOS ONE में प्रकाशित एक नए अध्ययन में पहली बार उन रोगियों के इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड (जिन्होंने अपनी सहमति दी है) को उनके सोशल मीडिया प्रोफाइल से जोड़ने का तरीका दिखाया गया है। शोधकर्ताओं का उद्देश्य यह पता लगाना था कि क्या उपयोगकर्ता के सोशल मीडिया अकाउंट पर पोस्ट की गई भाषा से किसी व्यक्ति की चिकित्सीय स्थिति का अनुमान लगाया जा सकता है और क्या विशिष्ट रोग मार्करों की पहचान की जा सकती है।
शोधकर्ताओं ने 999 रोगियों के पूरे फेसबुक इतिहास का विश्लेषण करने के लिए एक स्वचालित डेटा संग्रह तकनीक का उपयोग किया। इसका मतलब कम से कम 20 शब्दों वाले पोस्ट के साथ लगभग 949,000 फेसबुक स्टेटस अपडेट में 500 मिलियन शब्दों का विश्लेषण करना था। शोधकर्ताओं ने प्रत्येक रोगी के लिए भविष्यवाणियां करने के लिए तीन मॉडल विकसित किए। पहले मॉडल ने कीवर्ड की पहचान करके फेसबुक पोस्ट की भाषा का विश्लेषण किया। दूसरे मॉडल ने रोगी की जनसांख्यिकी जानकारी जैसे उनकी उम्र और लिंग का विश्लेषण किया। तीसरे मॉडल ने इन दोनों डेटासेट को मिला दिया। मधुमेह, चिंता, अवसाद, उच्च रक्तचाप, शराब का सेवन, मोटापा, मनोविकृति सहित कुल 21 चिकित्सा स्थितियों पर ध्यान दिया गया।
विश्लेषण से पता चला कि सभी 21 चिकित्सीय स्थितियों का अनुमान केवल फेसबुक पोस्ट के आधार पर लगाया जा सकता था। और, 10 स्थितियों का अनुमान जनसांख्यिकी से भी बेहतर तरीके से फेसबुक पोस्ट के माध्यम से लगाया गया। उदाहरण के लिए, प्रमुख कीवर्ड 'पीना', 'नशे में' और 'बोतल' थे, जो शराब के दुरुपयोग का संकेत देते थे, और 'भगवान', 'प्रार्थना' या 'परिवार' जैसे शब्दों का उपयोग मधुमेह से पीड़ित लोगों द्वारा 15 गुना अधिक किया जाता था। 'मूर्ख' जैसे शब्द मादक द्रव्यों के सेवन और मनोविकार के संकेतक थे, और 'दर्द', 'रोना' और 'आंसू' जैसे शब्द भावनात्मक संकट से जुड़े थे। व्यक्तियों द्वारा फेसबुक पर इस्तेमाल की जाने वाली भाषा पूर्वानुमान लगाने में बहुत प्रभावी थी - विशेष रूप से मधुमेह और चिंता, अवसाद और मनोविकार सहित मानसिक स्वास्थ्य स्थितियों के बारे में।
वर्तमान अध्ययन से पता चलता है कि रोगियों के लिए एक ऑप्ट-इन सिस्टम विकसित किया जा सकता है जहां रोगियों ने चिकित्सकों को इस जानकारी तक पहुंच प्रदान करके अपने सोशल मीडिया पोस्ट के विश्लेषण की अनुमति दी। यह दृष्टिकोण उन लोगों के लिए सबसे मूल्यवान हो सकता है जो नियमित रूप से सोशल मीडिया का उपयोग करते हैं। चूंकि सोशल मीडिया लोगों के विचारों, व्यक्तित्व, मानसिक स्थिति और स्वास्थ्य व्यवहार को दर्शाता है, इसलिए इस डेटा का उपयोग किसी बीमारी की शुरुआत या बिगड़ने की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। जहां सोशल मीडिया का संबंध है, गोपनीयता, सूचित सहमति और डेटा स्वामित्व महत्वपूर्ण होने जा रहा है। सोशल मीडिया सामग्री को संक्षिप्त और सारांशित करना और व्याख्या करना प्राथमिक लक्ष्य है।
वर्तमान अध्ययन चिकित्सा स्थितियों की भविष्यवाणी के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के नए अनुप्रयोगों के विकास का मार्ग प्रशस्त कर सकता है। सोशल मीडिया डेटा मात्रात्मक है और किसी बीमारी के व्यवहारिक और पर्यावरणीय जोखिम कारकों का आकलन करने के नए रास्ते खोलता है। किसी व्यक्ति के सोशल मीडिया डेटा को 'सोशल मीडियाम' (जीनोम के समान - जीनों का संपूर्ण समूह) कहा जा रहा है।
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स्रोत (रों)
मर्चेंट आर.एम. एट अल. 2019. सोशल मीडिया पोस्ट से चिकित्सा स्थितियों की पूर्वानुमान क्षमता का मूल्यांकन। पीएलओएस वन. 14 (6). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0215476
