Twitterで薬について愚痴っていませんか？ これらのツイートが科学者にどのように役立つか

研究者らは現在、ソーシャルネットワーク上の空虚なトリビアの中でも、重要な科学的データが発見されるのを待っていると考えている。

スペインの科学者らは、ソーシャルメディアに投稿されたメッセージが有害物質に関する貴重な情報源となり得ると考えている。 臨床試験で言及されていない、または患者による報告システムに登録されていない薬効、または 医師たち。

マドリードのカルロス 3 世大学 (UC3M) の研究チームは現在、大量の健康データを処理するためのツールキットの開発に取り組んでいます。

プロジェクトの一環として、チームは薬物、病気、その他に関するソーシャルメディアのコメントを取得する方法を開発しています。 医薬品の副作用を分析し、医療におけるより良い意思決定のために構造化された情報に変換します。 セクタ。

ソーシャルメディアのビッグデータの利用は、製薬会社が潜在的な新薬候補を特定し、研究コストを削減するのにも役立つ可能性がある。 このタイプのデータは、無制限の混合環境でデータを収集することにより、薬物の有効性を監視するのにも役立ちます。

これまでのところ、UC3M の科学者チームは次の論文を発表しています。 プロトタイプ、ヨーロッパの研究プロジェクトTrendMinerの下で、スペイン語で書かれ、1年間にわたって収集された500万件のツイートと4万件のコメントが保存されています。

プロトタイプには、MeaningCloud 商用ソフトウェアに基づく言語プロセッサが含まれています。 薬、副作用、病気についての言及があり、タグやさまざまなタグのクラウド内に表示されます。 タイムライン。

適切なチャンネルを聴く

これらの技術を使用して、ソーシャル ネットワーク内の患者による口語的な説明が比較研究で管理可能なデータに変換され、パターンと傾向が得られます。

メッセージは、電子医療などの他のソースから取得したメッセージと組み合わせることもできます。 記録は、高度データベース研究所の研究者兼教授であるパロマ・マルティネス氏が説明した。 UC3M。

集約および標準化された情報は、現在のスペインのデータ保護基本法で要求される最高レベルのセキュリティに準拠するために匿名化されます。

マルティネス氏にとって、医療機関が医薬品の技術仕様の変更を検討するか、それとも製薬会社が集まるか 製品に関するフィードバックや、競合他社に対して自社のポジションを確立する方法を知るには、「正しい意見に耳を傾けること」が重要です。 チャンネル」。

「患者は医師にすべてを説明するわけではありませんが、ソーシャルネットワークやフォーラムで情報を共有することに抵抗はありません」と彼女は言う。

システムを改善するために、UC3M チームは現在、取得した情報に統計的有意性があるかどうかを確認するアルゴリズムの開発に取り組んでいます。 科学者たちはまた、患者中心の言語の分析を改善しようとしている。

この分析を行うために、彼らはニューラルの使用に基づいた深層学習アルゴリズムを適用しています。 ネットワークは、大量のデータを処理でき、分析および理解するように訓練されています。 言語。

「この分野では、ソーシャルメディアだけでなく、臨床記録や科学出版物などの他の文書の分析も行っています」とマルティネス氏は語った。

バルセロナのビッグデータセンター・オブ・エクセレンス所長マーク・トレント氏は、この種の研究は製薬業界にとって大きな進歩となる可能性があると述べた。

しかし、バルセロナ デジタル テクノロジー センター (BDigital) の eHealth ユニットのディレクターであるフェリップ ミラレス バラシナ氏は、 カタルーニャ州政府のテクノロジーハブ Eurecat として知られているものは、あまり確かではありません。

「結果は定性的なものかもしれないが、薬物副作用の研究において臨床的価値がある可能性は低い」と同氏は述べた。 「[しかし]私たちは独断的になってはなりません」と彼は付け加えた。

スペインの製薬業界を代表する団体であるファルメインダストリアによると、この部門は 2014 年の研究開発費は 9 億 5,000 万ユーロで、3 年連続の減少から再び成長に転じました。 投資。

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