Calidad de vida

Nuevo algoritmo de Facebook detectaría enfermedades de sus usuarios

  • Por Meganoticias

Un nuevo estudio realizado por investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Pensilvania y de la Universidad Stony Brook reveló que el lenguaje utilizado en los posts de Facebook podría ser un indicador para determinar ciertos padecimientos clínicos de sus usuarios.

Durante la observación, los investigadores analizaron la historia de Facebook de casi mil pacientes que aceptaron que sus perfiles fuesen vinculados a los datos de su historial clínico electrónico. Con esto, querían ver si los datos de la red por sí solos podrían revelar 21 condiciones específicas de salud física y mental.

¿Cómo se hizo la investigación?

Para realizar la pesquisa, se construyeron tres modelos para determinar su poder predictivo respecto de las condiciones médicas de los pacientes. Un modelo analizó únicamente el lenguaje de los posts de Facebook, otro utilizó datos demográficos de los pacientes como la edad y el sexo, y el último modelo utilizó una combinación de los dos sets de datos, publicó el sitio diarioti.com.

Los hallazgos mostraron que las 21 afecciones médicas que los investigadores analizaron se podían predecir a partir de los datos extraídos de Facebook por separado.

De igual manera, se encontró que 10 de las 21 condiciones se predijeron aún mejor a partir de los datos de de esta red social en comparación con los demográficos.

El autor principal del estudio, Andrew Schwartz, explicó que el lenguaje digital de las personas capta ciertos aspectos de nuestras vidas de manera diferente a lo que normalmente se encuentra en la información médica tradicional.

Por su parte, Raina Merchant, directora del Centro de Salud Digital de Penn Medicine y participante de la investigación, afirmó que aunque se trata de un estudio nuevo, "la información derivada de estos post puedan ser utilizada para informar mejor a los pacientes y a los profesionales sanitarios sobre la salud del paciente".

Merchant recalcó que "los comentarios de los usuarios de esta red social se refieren a menudo a sus decisiones y experiencias de estilo de vida, o a cómo se siente, por lo que esta información podría proporcionar otra adicional sobre el control y la exacerbación de la enfermedad".

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