22 C
Craiova
joi, 28 martie, 2024

Twitter medical

Reţeaua de socializare Twitter, folosită în general pentru interacţiune şi comunicare, ar putea fi un instrument util pentru detectarea îmbolnăvirii, relatează Daily Mail. Membrii unei echipe de cercetători din New York au folosit reţeaua pentru a monitoriza ritmul de „împrăştiere“ a gripei, folosind o hartă a utilizatorilor care s-au plâns că prezintă simptome ale bolii. Aria monitorizată a fost regiunea Manhattan, iar zonele de îmbolnăvire au fost marcate cu culori diferite în funcţie de numărul de persoane care s-au plâns pe Twitter că au luat gripa: albastru pentru cele mai puţine cazuri, galben pentru număr moderat de cazuri şi roşu pentru zonele cu cea mai mare concentrare de persoane gripate. Adam Sadilek, profesor la Universitatea Rochester, şi membrii echipei pe care a coordonat-o au analizat 4,4 milioane de postări pe Twitter, localizate cu ajutorul GPS-ului şi emise de peste 600.000 de utilizatori din New York în decurs de o lună, în anul 2010. Cercetătorii au folosit un algoritm computerizat în acest demers, algoritm care a fost programat să ignore postările utilizatorilor sănătoşi şi să le identifice pe cele emise de cei care într-adevăr se îmbolnăviseră.

Secretul sistemului: relaţiile sociale

Sadilek a explicat că secretul din spatele funcţionării sistemului de monitorizare pe care l-a pus la punct îl reprezintă relaţiile de prietenie dintre utilizatori. „Dacă trei dintre prietenii unei persoane prezintă simptome de gripă şi respectiva persoană a intrat în contact cu opt oameni, eventual necunoscuţi, care s-au plâns de dureri de cap şi de nas înfundat, probabilitatea ca şi respectiva persoană să se îmbolnăvească este mare“, a explicat Sadilek. El a precizat că modelul pe care l-a dezvoltat permite observarea ritmului de împrăştiere a bolilor contagioase în rândul populaţiei, această contaminare fiind fidel reflectată în postările de pe reţelele de socializare.
Mesajele de pe Twitter au fost marcate pe o hartă a zonei şi au fost folosite pentru a estima când un anumit utilizator prezenta un risc ridicat de îmbolnăvire. „Am folosit mecanisme computerizate şi tehnici de înţelegere a limbajului pentru a stabili starea de sănătate a utilizatorilor reţelei Twitter la un moment dat. Şi cum o mare parte dintre postări sunt localizate, am putut obseva felul în care interacţionează persoanele sănătoase şi cele bolnave. Pe baza acestor observaţii, s-a putut estima cu destul de multă precizie dacă şi când un anumit utilizator se va îmbolnăvi“, a explicat Adam Sadilek. Cercetătorul a precizat că algoritmul a fost exact în 90 la sută dintre cazuri, anunţând îmbolnăvirea unui utilizator cu aproximativ opt zile în avans. Prin urmare, reţelele de socializare se pot dovedi instrumente folositoare pentru înţelegerea ritmului de răspândire a epidemiilor şi eventual pentru prevenirea îmbolnăvirilor.

ȘTIRI VIDEO GdS

ȘTIRI GdS