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Facebook-Posts als Gesundheitsmarker: KI erkennt Diabetes, Depression, Psychosen aus Sprachmustern

Social-Media-Sprache personalisiert Gesundheitsversorgung wie Genomdaten

Forscher von Penn Medicine und Stony Brook University verknüpften elektronische Patientenakten (EMR) von 999 Probanden mit ~949.000 Facebook-Statusmeldungen (20 Mio. Wörter, min. 500 Wörter/Proband).

Methodik: Natural Language Processing

Ergebnisse

Social-Media-Sprache kann als Screening-Tool dienen, Krankheitsepidemiologie aufklären und – wie Genomdaten – personalisierte Medizin ermöglichen. Zukünftige Studien: Vergleich demografischer Gruppen, andere Plattformen (Twitter).

Quelle: PLOS ONE | DOI:10.1371/journal.pone.0215476 | Stony Brook University

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