विज्ञापन

सोशल मीडिया और मेडिसिन: पोस्ट मेडिकल कंडीशन की भविष्यवाणी करने में कैसे मदद कर सकते हैं

इंजीनियरिंग प्रौद्योगिकीसोशल मीडिया और मेडिसिन: पोस्ट मेडिकल कंडीशन की भविष्यवाणी करने में कैसे मदद कर सकते हैं

पेन्सिलवेनिया विश्वविद्यालय के चिकित्सा वैज्ञानिकों ने पाया है कि सोशल मीडिया पोस्ट की सामग्री से चिकित्सा स्थितियों का अनुमान लगाया जा सकता है

सोशल मीडिया अब हमारे जीवन का एक अभिन्न अंग है। 2019 में, कम से कम 2.7 बिलियन लोग नियमित रूप से फेसबुक, ट्विटर और इंस्टाग्राम जैसे ऑनलाइन सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म का उपयोग करते हैं। इसका मतलब यह है कि एक अरब से अधिक व्यक्ति इन सार्वजनिक प्लेटफार्मों पर अपने जीवन के बारे में दैनिक आधार पर जानकारी साझा करते हैं। लोग अपने विचारों, पसंद-नापसंद, भावनाओं और व्यक्तित्वों को खुलकर साझा करते हैं। वैज्ञानिक इस बात की खोज कर रहे हैं कि क्या क्लिनिकल हेल्थकेयर सिस्टम के बाहर उत्पन्न यह जानकारी, के दैनिक जीवन में संभावित रोग भविष्यवाणियों को प्रकट कर सकती है रोगियों जो अन्यथा स्वास्थ्य कर्मियों और शोधकर्ताओं के लिए छुपाया जा सकता है। पहले के अध्ययनों से पता चला है कि कैसे ट्विटर हृदय रोग मृत्यु दर की भविष्यवाणी कर सकता है या बीमा जैसे चिकित्सा से संबंधित मुद्दों पर जनता की भावनाओं की निगरानी कर सकता है। हालांकि, व्यक्तिगत स्तर पर चिकित्सा स्थितियों की भविष्यवाणी करने के लिए अब तक सोशल मीडिया की जानकारी का उपयोग नहीं किया गया है।

17 जून को प्रकाशित एक नया अध्ययन वन PLOS ने पहली बार रोगियों (जिन्होंने अपनी सहमति दी है) के इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड को उनके सोशल मीडिया प्रोफाइल से लिंक करते हुए दिखाया है। शोधकर्ताओं ने जांच करने का लक्ष्य रखा - पहला, क्या किसी व्यक्ति की चिकित्सा स्थितियों का अनुमान उपयोगकर्ता के सोशल मीडिया अकाउंट (खातों) पर पोस्ट की गई भाषा से लगाया जा सकता है और दूसरा, यदि 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 चिकित्सा स्थितियों का अनुमान अकेले फेसबुक पोस्ट से लगाया जा सकता था। और, जनसांख्यिकी की तुलना में फेसबुक पोस्ट द्वारा 10 स्थितियों की बेहतर भविष्यवाणी की गई थी। प्रमुख कीवर्ड थे, उदाहरण के लिए, 'ड्रिंक', 'ड्रंक' और 'बॉटल' जो शराब के दुरुपयोग की भविष्यवाणी करते थे और 'ईश्वर' या 'प्रार्थना' या 'परिवार' जैसे शब्दों का इस्तेमाल मधुमेह वाले लोगों द्वारा 15 गुना अधिक होने की संभावना थी। 'गूंगा' जैसे शब्द नशीली दवाओं के दुरुपयोग और मनोविकृति के संकेतक के रूप में कार्य करते थे और 'दर्द', 'रोना' और 'आँसू' जैसे शब्द भावनात्मक संकट से जुड़े थे। व्यक्तियों द्वारा उपयोग की जाने वाली फेसबुक भाषा भविष्यवाणी करने में बहुत प्रभावी थी - विशेष रूप से मधुमेह और मानसिक के बारे में स्वास्थ्य चिंता, अवसाद और मनोविकृति सहित स्थितियां।

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 नए कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों को विकसित करने का मार्ग प्रशस्त कर सकता है। सोशल मीडिया डेटा मात्रात्मक है और किसी बीमारी के व्यवहारिक और पर्यावरणीय जोखिम कारकों का आकलन करने के लिए नए रास्ते प्रदान करता है। किसी व्यक्ति के सोशल मीडिया डेटा को 'सोशल मेडिओम' (जीनोम के समान - जीन का पूरा सेट) के रूप में संदर्भित किया जा रहा है।

***

{आप उद्धृत स्रोतों की सूची में नीचे दिए गए डीओआई लिंक पर क्लिक करके मूल शोध पत्र पढ़ सकते हैं}

स्रोत (रों)

मर्चेंट आरएम एट अल। 2019 सोशल मीडिया पोस्ट से चिकित्सा स्थितियों की भविष्यवाणी का मूल्यांकन। एक और। 14 (6)। https://doi.org/10.1371/journal.pone.0215476

एससीआईईयू टीम
एससीआईईयू टीमhttps://www.ScientificEuropean.co.uk
वैज्ञानिक यूरोपीय® | SCIEU.com | विज्ञान में महत्वपूर्ण प्रगति। मानव जाति पर प्रभाव। प्रेरक मन।

हमारे समाचार पत्र के सदस्य बनें

सभी नवीनतम समाचार, ऑफ़र और विशेष घोषणाओं के साथ अद्यतन होने के लिए।

- विज्ञापन -

सर्वाधिक लोकप्रिय लेख

वृत्ताकार सौर प्रभामंडल

वृत्ताकार सौर प्रभामंडल एक प्रकाशीय परिघटना है जिसे...

चिंता: माचा टी पाउडर और एक्सट्रेक्ट शो प्रॉमिस

वैज्ञानिकों ने पहली बार इसके प्रभावों का प्रदर्शन किया है...

130°F (54.4C) का सबसे गर्म तापमान कैलिफ़ोर्निया संयुक्त राज्य अमेरिका में दर्ज किया गया

डेथ वैली, कैलिफ़ोर्निया ने 130°F (54.4C)) का उच्च तापमान दर्ज किया...
- विज्ञापन -
97,993प्रशंसकपसंद
63,086फ़ॉलोअर्सका पालन करें
1,968फ़ॉलोअर्सका पालन करें
31सभी सदस्यसदस्यता