Las palabras utilizadas en publicaciones de Facebook son marcadores a través de los cuales se pueden diagnosticar varias condiciones médicas, según el estudio realizado por un equipo de científicos estadounidenses, publicado este lunes en la revista PLOS One.

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El análisis de los historiales completos de alrededor de 1.000 voluntarios mostró que las 21 condiciones seleccionadas por los investigadores —desde la embriaguez hasta la diabetes y la depresión— son predecibles solo teniendo en cuenta lo que habían escrito en Facebook. Más aún, en 10 casos, las publicaciones resultaron ser un criterio más eficaz que la información demográfica.

En algunas ocasiones, las palabras que sirven de indicadores son intuitivas. Así, el alcoholismo se asocia con 'beber' y 'botella'. No obstante, el estudio reveló algunas relaciones previamente desconocidas. Por ejemplo, los trastornos digestivos están relacionados con palabras como 'sentando', 'pensando' y 'esperando'. A su vez, el lenguaje religioso ('Dios', 'familia', 'rezar') ha demostrado ser un marcador muy fuerte de la diabetes: el 25% de los usuarios que lo usan con mayor frecuencia son 15 veces más propensos a la enfermedad.

"Nuestro lenguaje digital capta aspectos poderosos de nuestras vidas que probablemente son muy diferentes de los que se detectan a través de los datos médicos tradicionales", sostiene el autor principal del estudio, Andrew Schwartz, citado en un comunicado divulgado este lunes por la Universidad de Pensilvania.

"Obtenemos una visión de cómo las condiciones se relacionan entre sí, lo que puede permitir nuevas aplicaciones de la IA [inteligencia artificial] para la medicina", agregó.

A pesar de que se trata del primer trabajo sobre el tema, los resultados indican que el uso de las publicaciones de los pacientes "podría ser útil" en el futuro, opina Raina Merchant, coautora del estudio.

"Por ejemplo, si alguien trata de perder peso y necesita ayuda para entender sus elecciones de alimentos y ejercicios, una revisión de su historial de redes sociales por un proveedor de atención médica podría darle más información sobre sus patrones habituales para ayudar a mejorarlos", explicó.

Por ahora, el equipo se enfrenta al desafío de encontrar un método más eficaz de condensación y síntesis de los datos, concluyó Merchant.

RT

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