Analyse von Facebook-Posts kann Krankheiten der Nutzer vorhersagen

Ärzte bei der Besprechung einer Diagnose.
Ärzte besprechen einen Krankheitsfall
[Fotograf: Hartmut Reiche, Quelle: Bundesarchiv/ Wikimedia Commons, Lizenz: CC BY-SA 3.0 de]

 

Robert Züblin – 19.06.2019, 09:33 Uhr

Forscher konnten durch die Analyse der verwendeten Wörter in Posts auf Facebook viele Gesundheitszustände vorhersagen, darunter Krankheiten wie Diabetes oder Depression.

Aus Daten Diagnosen erstellen

Die Forscher haben die Facebook-Profile von 999 Patienten untersucht – nach deren Einwilligung. Insgesamt wurden 949.530 Facebook-Status-Updates mit 20.248.122 Wörtern analysiert. Allerdings wurden nur Beiträge mit jeweils mindestens 500 Wörtern berücksichtigt. Der untersuchte Zeitraum, in dem die Posts veröffentlicht wurden, umfasste bis zu fünf Jahre.

Zugleich hatten die Forscher Zugriff auf die Diagnosen aus den elektronischen Krankenakten der Patienten. Diese Diagnosen wurden einer von 21 verschiedenen medizinischen Kategorien zugeordnet – etwa Diabetes, Alkohol-Missbrauch, Hauterkrankungen, Depressionen oder Psychosen.

Die Studie kam zu dem Ergebnis, dass sich 18 dieser Diagnose-Kategorien aus einer Kombination der analysierten Facebook-Posts und demografischen Angaben zu Alter, Geschlecht und Rasse besser vorhersagen ließen als aus demografischen Daten allein. Zehn Diagnose-Kategorien konnten sogar allein aus der Analyse der Facebook-Posts heraus besser vorhergesagt werden als anhand der demografischen Informationen.

Die besten Vorhersagen ließen sich in Bezug auf folgende Kategorien treffen: Diabetes, Schwangerschaft, Angstzustände, Psychosen und Depressionen.

Datenanalyse statt Blutproben

Die Idee hinter der Untersuchung ist, dass über zwei Milliarden Menschen soziale Netzwerke nutzen und darüber auch solche Informationen austauschen, die Aufschluss über zukünftige Krankheiten oder die Verschlimmerung von bestehenden Leiden geben können. Diese Krankheits-Hinweise (Krankheitsmarker) bleiben den behandelnden Ärzten in der Regel verborgen.

Den Forschern ist bewusst, dass eine Analyse der Social-Media-Daten unter anderem Datenschutz-Fragen aufwirft. Der Vorteil der Datennutzung sei aber, dass man keine physischen Proben – etwa des Urins oder des Blutes – zur Untersuchung benötige und eine Diagnose auch aus der Ferne möglich wäre.

Zusammenfassend kommen die Autoren der Studie zu dem Schluss, dass “Facebook-Status-Updates der Patienten viele Gesundheitszustände vorhersagen können, was auf die Möglichkeit hindeutet, Social-Media-Daten zur Feststellung des Ausbruchs oder der Verschlimmerung von Krankheiten und zur Durchführung von Social-Media-basierten Gesundheitsmaßnahmen zu verwenden.”

Die Studie mit dem Titel “Evaluating the predictability of medical conditions from social media posts” (auf Deutsch: “Bewertung der Vorhersagbarkeit von medizinischen Erkrankungen aus Social-Media-Posts”) wurde in der Fachzeitschrift “PLOS One” veröffentlicht.

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