REPUBLIKA.CO.ID, JAKARTA -- Sebuah studi baru menunjukkan postingan di Facebook bisa lebih baik dalam memprediksi kondisi kesehatan daripada informasi demografis tradisional. Para peneliti di Stony Brook University dan Sistem Kesehatan Universitas Pennsylvania telah menemukan bahasa yang digunakan orang di Facebook dapat membantu dokter memprediksi kesehata.
Dokter dapat memprediksi apakah orang menderita penyakit seperti depresi dan diabetes dalam cara yang mirip dengan gejala fisik. Tim peneliti menggunakan teknik pengumpulan data otomatis untuk mengumpulkan dan menganalisis seluruh riwayat postingan Facebook oleh hampir 1.000 pasien. Dilansir Independent, peneliti menghubungkan catatan medis elektronik dengan profil media sosial pasien.
Setelah memeriksa informasi tentang bahasa yang digunakan dalam unggahan dan demografi mereka seperti usia dan jenis kelamin, para peneliti dapat mengidentifikasi 21 kondisi yang berbeda. Kondisi ini diketahui menggunakan data yang dikumpulkan dari postingan Facebook peserta saja. Ini termasuk psikosis, kecemasan, dan alkoholisme.
Dalam 10 kondisi yang diidentifikasi, para peneliti menyimpulkan data Facebook adalah prediktor yang lebih baik daripada informasi demografis. Beberapa kata memiliki kaitan yang jelas dengan kondisi kesehatan. Misalnya, tim menemukan pasien yang menggunakan kata-kata seperti 'minum' dan 'botol' dalam postingan mereka lebih cenderung menyalahgunakan alkohol.
Pasien yang menggunakan bahasa religius misalnya kata-kata seperti 'Tuhan' dan 'berdoa memiliki kemungkinan 15 kali lebih besar menderita diabetes dibandingkan dengan yang jarang menggunakan kata-kata itu. Penulis utama Raina Merchant mengatakan pekerjaan ini masih dalam tahap awal.
Akan tetapi harapan peneliti adalah agar wawasan yang diperoleh dari postingan-postingan ini dapat digunakan untuk memberi informasi yang lebih baik kepada pasien dan tenaga medis tentang kesehatan.
"Karena postingan di media sosial sering tentang pilihan dan pengalaman gaya hidup seseorang atau bagaimana perasaan mereka, informasi ini dapat menjadi tambahan tentang manajemen dan eksaserbasi penyakit," ujar wanita yang menjadi Direktur Pusat Kesehatan Digital Penn Medicine tersebut.
Penulis senior Andrew Schwartz yang menjadi asisten profesor ilmu komputer di Stony Brook University mengatakan bahasa digital mencerminkan aspek kehidupan yang berbeda dengan data medis tradisional. Bahasa digital dapat memberi para profesional medis wawasan diagnostik utama.
"Banyak penelitian sekarang menunjukkan hubungan antara pola bahasa dan penyakit tertentu. Seperti prediksi bahasa depresi atau bahasa yang memberikan wawasan tentang apakah seseorang hidup dengan kanker," tambahnya.
Namun dengan melihat banyak kondisi medis, kita mendapatkan pandangan tentang bagaimana kondisi berhubungan satu sama lain. Ini dapat memungkinkan terciptanya aplikasi baru keerdasan buatan untuk pengobatan.
Ikuti Whatsapp Channel Republika