Como la mayoría del resto de la humanidad, los pacientes con enfermedades crónicas han recurrido a las redes sociales para hablar de sus enfermedades. Sin embargo, existe un potencial latente de conocimientos médicos en sus publicaciones que esperan ser desbloqueados.
Ingenieros de la Universidad Ben Gurion del Negev han desarrollado un método para localizar pacientes con enfermedades crónicas y analizar sus publicaciones en las redes sociales para generar información médica.
Maya Stemmer, supervisada por el Prof. Gilad Ravid y el Prof. Yisrael Parmet, desarrolló el método para su doctorado. Eligieron Twitter y la enfermedad inflamatoria intestinal (EII), como la enfermedad de Crohn y la colitis ulcerosa, para probar su sistema. Esta es la primera vez en la historia que dicha información médica está disponible públicamente. En lugar de una carta física a un amigo que describe los síntomas, los tratamientos y la vida diaria, hay millones de publicaciones para analizar utilizando conjuntos de habilidades de Big Data para obtener información del mundo real.
A través de sus métodos de aprendizaje automático, pudieron descubrir pacientes con enfermedades crónicas que solían publicar más a menudo sobre sus enfermedades. Además, los investigadores identificaron características distintivas de la enfermedad de Crohn que ayudaron a diferenciarla de la colitis ulcerosa. También pudieron confirmar la información existente sobre los alimentos que aumentaban o reducían la inflamación. Cuando clasificaron los sentimientos expresados, encontraron que los pacientes tendían a hablar negativamente sobre su enfermedad y positivamente sobre sus medicamentos y tratamientos.
El sistema podría modificarse para otras plataformas y otras enfermedades, según Stemmer. «El trabajo presentado en esta disertación muestra que es factible obtener información relacionada con la salud a partir de las publicaciones de los propios pacientes. Los pacientes no son los únicos usuarios que hablan sobre la salud en las redes sociales, y el marco presentado ayuda a eliminar las publicaciones tendenciosas de las partes interesadas», explica.
«Los métodos se pueden adaptar a otras enfermedades y mejorar la investigación médica sobre condiciones crónicas. Usar el marco para identificar a más pacientes y recopilar más datos puede arrojar luz sobre las estrategias de los pacientes para hacer frente a su enfermedad y su influencia en su calidad de vida», añade.
Stemmer, el profesor Ravid y el profesor Parmet son miembros del Departamento de Ingeniería y Gestión Industrial de la Facultad de Ciencias de la Ingeniería y de la Facultad de Administración y Negocios Guilford Glazer.