BGU (Israël) : nouvelle méthode d'analyse des réseaux sociaux des patients pour recueillir des informations de santé
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Comme la plupart des patients dans le monde, les personnes atteintes de maladies chroniques se tournent vers les réseaux sociaux pour discuter ou tenir la chronique de leurs maladies. Cependant, il existe un potentiel latent d’informations médicales dans leurs messages qui ne demandent qu’à être débloqués. Aujourd’hui, les ingénieurs de l’Université Ben Gourion du Néguev ont développé une méthode pour localiser les patients atteints de maladies chroniques et analyser leurs publications sur les réseaux sociaux afin de générer des informations médicales. Maya Stemmer, supervisée par le Pr Gilad Ravid et le Pr Yisrael Parmet, a développé la méthode pour son doctorat. Ils ont choisi Twitter et les maladies inflammatoires de l’intestin (MICI), telles que la maladie de Crohn et la colite ulcéreuse, pour tester leur système.
C’est la première fois dans l’histoire que de telles informations médicales sont accessibles au public. Au lieu d’une lettre physique à un ami décrivant les symptômes, les traitements et la vie quotidienne, il y a des millions de messages à analyser à l’aide de compétences Big Data pour obtenir des informations sur le monde réel. Grâce à leurs méthodes d’apprentissage automatique, ils ont pu découvrir des patients atteints de maladies chroniques. Ils avaient tendance à poster plus souvent sur leurs maladies. De plus, les chercheurs ont identifié des caractéristiques distinctives de la maladie de Crohn qui ont permis de la différencier de la colite ulcéreuse. Ils ont également pu confirmer les informations existantes sur les aliments qui augmentaient ou réduisaient l’inflammation.
Lorsqu’ils ont classé les sentiments exprimés, ils ont constaté que les patients avaient tendance à parler négativement de leur maladie et de leurs médicaments et traitements positivement. Le système pourrait être modifié pour d’autres plates-formes et d’autres maladies, selon Maya Stemmer. Twitter facilite la tâche en proposant une API pour les chercheurs universitaires. « Le travail présenté dans cette thèse montre qu’il est possible de tirer des informations sur la santé des publications auto-déclarées des patients. Les patients ne sont pas les seuls utilisateurs à parler de santé sur les réseaux sociaux, et le cadre présenté aide à éliminer les publications tendancieuses en parties intéressées. Les méthodes peuvent être adaptées à d’autres maladies et améliorer la recherche médicale sur les maladies chroniques. L’utilisation du cadre pour identifier plus de patients et collecter plus de données peut éclairer les stratégies d’adaptation des patients à leur maladie et son influence sur leur qualité de vie », explique Maya Stemmer. Maya Stemmer, le Pr Ravid et le Pr Parmet sont membres du département de génie industriel et de gestion de la faculté des sciences de l’ingénieur et de la faculté de commerce et de gestion Guilford Glazer.
Esther Amar pour Israël Science Info avec BGU
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Like most of the rest of humanity, chronically ill patients have taken to social media to discuss or chronicle their illnesses. However, there is a latent potential for medical insights in their posts just waiting to be unlocked. Now, Ben-Gurion University of the Negev engineers have developed a method to locate chronically ill patients and analyze their social media posts to generate medical insights.
Maya Stemmer, supervised by Prof. Gilad Ravid and Prof. Yisrael Parmet, developed the method for her PhD. They chose Twitter and Inflammatory Bowel Disease (IBD), such as Crohn’s disease and ulcerative colitis, to test their system. This is the first time in history that such medical information is publicly available. Instead of a physical letter to a friend describing symptoms, treatments and daily life, there are millions of posts to be analyzed using Big Data skillsets to yield real world insights.
Through their machine learning methods, they were able to discover chronically ill patients. They tended to post more often about their diseases. Furthermore, the researchers identified distinctive characteristics of Crohn’s disease that helped differentiate it from ulcerative colitis. They were also able to confirm existing information about foods that increased or reduced inflammation. When they classified the sentiments expressed, they found that patients tended to talk about their disease negatively and their drugs and treatments positively.
The system could be modified for other platforms and other diseases, according to Stemmer. Twitter makes it easier by offering an API for academic researchers.
« The work presented in this dissertation shows that it is feasible to derive health-related insights from patients’ self-reported posts. Patients are not the only users who talk about health on social media, and the presented framework helps to eliminate tendentious posts by interested parties. The methods can be adapted to other diseases and enhance medical research on chronic conditions. Using the framework to identify more patients and collect more data can shed light on patients’ coping strategies with their disease and its influence on their quality of life, » explains Stemmer.
Stemmer, Prof. Ravid, and Prof. Parmet are members of the Department of Industrial Engineering and Management in the Faculty of Engineering Sciences and the Guilford Glazer Faculty of Business and Management.
Ben-Gurion University of the Negev embraces the endless potential we have as individuals and as a commonality to adapt and to thrive in changing environments. Inspired by our location in the desert, we aim to discover, to create, and to develop solutions to dynamic challenges, to pose questions that have yet to be asked, and to push beyond the boundaries of the commonly accepted and possible.
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