Foto door Souvik Banerjee op Unsplash
In een poging om medisch onderzoek naar chronische aandoeningen te verbeteren, hebben ingenieurs van de Ben-Gurion Universiteit van de Negev (BGU) een methode ontwikkeld die posts op sociale media met een medisch thema analyseert om chronisch zieke patiënten te identificeren en meer te weten te komen over hun symptomen, behandelingen en dagelijks leven, vertelden de ingenieurs aan ISRAEL21C.
Het project begon met het besef van promovendus Maya Stemmer dat big data-analyse van miljoenen zelfgerapporteerde medische berichten bruikbare inzichten kan opleveren in de symptomen, behandelingen en het dagelijks leven van chronische patiënten.
Hoewel er dagelijks grote hoeveelheden gezondheid gerelateerde gegevens worden gepost op Twitter en andere netwerkplatforms, die dienen om informatie te delen en sociale ondersteuning te bieden, is onderzoek met behulp van socialemedia gegevens om inzicht te krijgen in chronische aandoeningen en de levensstijl van patiënten tot nu toe beperkt.
Ben-Gurion University-promovenda Maya Stemmer. Foto door Pablo Arkoshin via ISRAEL21C
In de eerste fase van het onderzoek van Stemmer, onder supervisie van prof. Gilad Ravid en prof. Yisrael Parmet van BGU's Department of Industrial Engineering and Management, werden sociale netwerkanalyse en natuurlijke taalverwerking gecombineerd om automatisch reacties op sociale media te classificeren die werden geplaatst door mensen die lijden aan een bepaalde ziekte.
De ingenieurs keken naar tweets van mensen die leden aan inflammatoire darmaandoeningen zoals de ziekte van Crohn en colitis ulcerosa. Ze konden chronisch zieke patiënten ontdekken, die vaker over hun ziekte postten.
Door de gegevens te analyseren, identificeerden de onderzoekers onderscheidende kenmerken van de ziekte van Crohn die hielpen om het te onderscheiden van colitis ulcerosa. Ze konden ook bestaande informatie bevestigen over voedingsmiddelen die ontstekingen verhogen of verminderen.
De studie had verder tot doel het welzijn van mensen met IBD te bevorderen door het potentieel van Twitter-gegevens aan te pakken om toegang te krijgen tot de wijsheid van de menigte met betrekking tot een gezonde levensstijl.
"We probeerden gebruik te maken van berichten die de dagelijkse activiteiten van patiënten en hun invloed op hun welzijn beschrijven om levensstijlgerelateerde behandelingen te karakteriseren", aldus Stemmer.
Hoewel de methode die in het onderzoek wordt gebruikt, kan worden aangepast voor andere platforms en andere ziekten, is het voordeel van Twitter dat de API geavanceerde programmatische toegang mogelijk maakt voor academische onderzoekers.
"Het raamwerk gebruiken om meer patiënten te identificeren en meer gegevens te verzamelen, kan licht werpen op de copingstrategieën van patiënten met hun ziekte en de invloed ervan op hun kwaliteit van leven", aldus Stemmer.
