التذمر من الطب على تويتر؟ كيف يمكن لهذه التغريدات أن تساعد العلماء؟

من بين كل التفاهات الفارغة على الشبكات الاجتماعية، يعتقد الباحثون الآن أن البيانات العلمية المهمة في انتظار العثور عليها.

ويعتقد العلماء في إسبانيا أن الرسائل المنشورة على وسائل التواصل الاجتماعي يمكن أن تكون مصدرا قيما للمعلومات حول الآثار السلبية آثار الأدوية التي لم يتم ذكرها في التجارب السريرية أو المسجلة في أنظمة الإبلاغ من قبل المرضى أو الأطباء.

يعمل فريق بحث في جامعة كارلوس الثالث بمدريد (UC3M) حاليًا على تطوير مجموعة أدوات لمعالجة كميات كبيرة من البيانات الصحية.

وكجزء من المشروع، يقوم الفريق بتطوير طرق لتلقي تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي حول الأدوية والأمراض والفيروسات التفاعلات الدوائية الضارة، وتحويلها إلى معلومات منظمة لاتخاذ قرارات أفضل في مجال الرعاية الصحية قطاع.

ومن الممكن أن يساعد استخدام البيانات الضخمة في وسائل التواصل الاجتماعي أيضا شركات الأدوية في تحديد المرشحين المحتملين للأدوية الجديدة وخفض تكاليف البحث. قد يساعد هذا النوع من البيانات أيضًا في مراقبة فعالية الأدوية من خلال جمع البيانات في بيئات غير مقيدة ومختلطة.

حتى الآن، قام فريق العلماء في UC3M بنشر تقرير النموذج المبدئي، في إطار مشروع البحث الأوروبي TrendMiner، تخزين خمسة ملايين تغريدة و40 ألف تعليق، مكتوبة باللغة الإسبانية وتم جمعها على مدار عام.

يتضمن النموذج الأولي معالجًا لغويًا يعتمد على برنامج MeanCloud التجاري، والذي يتعرف على يذكر الأدوية والآثار الضارة والأمراض، ثم يعرضها في سحاب من العلامات والمختلفة الجداول الزمنية.

الاستماع إلى القنوات الصحيحة

باستخدام هذه التقنيات، تتم ترجمة الأوصاف العامية للمرضى في الشبكات الاجتماعية إلى بيانات يمكن التحكم فيها في الدراسات المقارنة للحصول على الأنماط والاتجاهات.

ويمكن أيضًا دمج الرسائل مع تلك التي تم الحصول عليها من مصادر أخرى، مثل الطبية الإلكترونية وأوضح بالوما مارتينيز، الباحث وأستاذ مختبر قواعد البيانات المتقدمة في UC3M.

يتم إخفاء هوية المعلومات المجمعة والموحدة للامتثال لأعلى مستوى من الأمان الذي يتطلبه القانون الأساسي الإسباني الحالي بشأن حماية البيانات.

بالنسبة لمارتينيز، سواء كانت الوكالات الطبية تنظر في إجراء تغييرات على المواصفات الفنية للدواء، أو تجمع شركات الأدوية ردود الفعل على منتجاتهم ومعرفة كيفية وضع أنفسهم في مواجهة المنافسين، فمن المهم "أن تستمع إلى الحق القنوات".

وقالت: "لا يشرح المرضى كل شيء للأطباء، لكنهم يشعرون بالارتياح عند مشاركة المعلومات على الشبكات الاجتماعية والمنتديات".

ولتحسين النظام، يعمل فريق UC3M الآن على خوارزميات لمعرفة ما إذا كانت المعلومات التي تم الحصول عليها لها أهمية إحصائية. يحاول العلماء أيضًا تحسين تحليل اللغة الموجهة للمريض.

وللقيام بهذا التحليل، يقومون بتطبيق خوارزميات التعلم العميق، بناءً على استخدام الشبكات العصبية شبكات قادرة على التعامل مع كميات هائلة من البيانات، ومدربة على تحليل وفهم البيانات لغة.

وقال مارتينيز: "في هذا المجال، لا نعمل على تحليل وسائل التواصل الاجتماعي فحسب، بل نعمل أيضًا على تحليل وثائق أخرى مثل الملاحظات السريرية والمنشورات العلمية".

وقال مارك تورنت، رئيس مركز التميز للبيانات الضخمة في برشلونة، إن هذا النوع من الأبحاث قد يكون إنجازًا كبيرًا لصناعة الأدوية.

ومع ذلك، قال فيليب ميراليس باراتشينا، مدير وحدة الصحة الإلكترونية في مركز برشلونة للتكنولوجيا الرقمية (BDigital)، وعضو في مركز التكنولوجيا للحكومة الكاتالونية المعروفة باسم Eurecat، ليست متأكدة من ذلك.

وقال: "قد تكون النتائج نوعية، ولكن من غير المرجح أن يكون لها قيمة سريرية في دراسة التفاعلات الدوائية الضارة". وأضاف: "[لكن] يجب ألا نكون دوغمائيين".

ووفقا لـ Farmaindustria، وهي جمعية تمثل صناعة الأدوية في إسبانيا، أنفق القطاع 950 مليون يورو في البحث والتطوير في عام 2014 وعادت إلى النمو بعد ثلاث سنوات متتالية من الانخفاض استثمار.

اقرأ المزيد عن البيانات الصحية

• بورتيلا، الرئيس التنفيذي لشركة AirStrip، يتحدث عن البيانات الصحية والأجهزة القابلة للارتداء وApple وإعادة الابتكار
• IBM تشكل وحدة جديدة لتحليل البيانات الصحية، وتوسع شراكة Apple
• إنتل تسلط الضوء على منصة التحليلات، وترسل طيارين صحيين للبيانات الضخمة