Un algoritmo detecta enfermedades publicadas en estados de Facebook

Para casos como la diabetes, la ansiedad o la psicosis se pudo llegar a la conclusión correcta
Un algoritmo detecta enfermedades publicadas en estados de Facebook

Un algoritmo detecta enfermedades publicadas en estados de Facebook

23 de Junio del 2019 - 11:44 » Textos: Redacción multimedia » Fotos: Multimedia

Un grupo de investigadores de la Universidad de Pennsylvania, Estados Unidos, creó un algoritmo capaz de deducir si los usuarios de Facebook están enfermos y cuál es su dolencia mediante el análisis de sus publicaciones, según Gizmodo.

Los investigadores preguntaron a los pacientes de un centro hospitalario que accedieron a la investigación si podían analizar sus publicaciones en la red creada por Mark Zuckenberg y compararlas con sus expedientes médicos. Solo 999 personas tenían suficientes publicaciones en esa red social para poder analizarlas, así que es muy posible que si el estudio fuera replicado a nivel mundial se obtendría diferentes resultados.

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Analizaron las palabras que usaba cada usuario en esta red social y el algoritmo determinaba qué palabras y combinaciones de palabras tenían una mayor posibilidad de estar relacionadas con algunas enfermedades.

“Palabras expresando hostilidad (p. ej., ‘tonto’, ‘mierda’, ‘estupidez’ o ‘hijas de puta’) fueron la característica principal de personas con problemas de abuso de drogas o psicosis”, escriben los autores, mientras que “las palabras más asociadas con la depresión estaban relacionadas con la somatización (p. ej., ‘me duele el estómago’ o ‘me duele la cabeza’) y la angustia emocional (p. ej., ‘dolor’, ‘llorando’, ‘lágrimas’)".

De acuerdo a los investigadores, para casos como la diabetes, la ansiedad o la psicosis, los datos de Facebook fueron suficientes para llegar a la conclusión correcta.

Sin embargo, para otros trastornos como la depresión, los datos de Facebook no proporcionaron la información necesaria para que el algoritmo adivinara el diagnóstico, ya en estos casos se tenían que analizar factores como edad, sexo o identidad étnica. 

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Algunas de las palabras asociadas a los clientes que tenían diabetes estaban relacionadas con la religión, como “dios”, “familia” y “rezar”, aunque podría ser una coincidencia.

De omoento el estudio es solo académico, pues Facebook no está accediendo a los expedientes médicos, pero uno de los investigadores tiene una asociación con Microsoft.

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