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