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Investigadores usan la tecnología de inteligencia artificial para escanear Twitter en busca de señales de abuso de opiáceos




Una epidemia de opiáceos muy publicitada en los Estados Unidos sigue causando estragos en los bolsillos de la población.  El tema se estado presente en las principales redes de noticias e incluso captando el interés de algunos realizadores de documentales.  Sin embargo, a pesar de toda la atención que se dé a este tema, los ciudadanos siguen cayendo bajo el dominio de estas drogas dañinas.

El alcance de este tema ahora ha llegado a un nivel verdaderamente aterrador, con sobredosis de drogas (la mayoría de las cuales involucra la heroína y/u opiáceos recetados) que cobran la vida de más de 64,000 personas en los Estados Unidos sólo durante el 2016, según la información de los Centros de Control de Enfermedades y Prevención de los Estados Unidos.  Esto constituye un aumento del 21% con respecto a las cifras del año anterior.  Las muertes atribuidas al uso de fentanilo específicamente, la droga que arrebató la vida a Prince, la leyenda de la industria musical, el año pasado se duplicó con creces entre 2015 y el 2016 y se espera que estas cifras aumenten aún más una vez que las organizaciones de salud se tomen el tiempo para recopilar información adicional.  Se cree que esta demora en la recepción de la información relevante afecta de manera más negativa los esfuerzos para abordar el problema cada vez más amplio.

A raíz de este hecho, los investigadores de los Estados Unidos están buscando continuamente métodos más avanzados y, sobre todo, más rápidos para reunir información de los epicentros de este problema de salud pública, en un esfuerzo por adelantarse a la tendencia y detenerla.  Su último esfuerzo involucra una combinación de dos tecnologías bastante recientes: la tecnología de inteligencia artificial y la destacada plataforma de redes sociales, Twitter.

Aproximadamente 500 millones de mensajes se publican a diario en la plataforma de micro-blogging, Twitter, y esto hace que la plataforma de búsqueda pública sea una verdadera mina de oro de la información para aquellos con la inclinación de ahondar en sus rincones más oscuros.  Combina esto con la naturaleza misma de la plataforma, que fomenta las publicaciones cortas pero frecuentes, que incorporan una variedad de temas que, a menudo, incluyen datos de ubicación y alguna otra información demográfica, además de ofrecer un nivel de anonimato que fomenta un tono más franco, y Twitter se convierte rápidamente en una fuente de datos especialmente confiable.

Hay un efecto confesional”, dice el líder del estudio Michael Chary, un médico residente en medicina de emergencia en el New York Presbyterian / Queens Hospital.  “Las personas pueden discutir o revelar cosas en las redes sociales que, cuando se les pregunta directamente, pueden no hacerlo.  Puede haber un nivel de franqueza que no esté presente en la sala de urgencias o en la consulta del internista”.

Analizar manualmente millones de mensajes cada día no es exactamente una propuesta factible, así que los investigadores usaron la tecnología de IA para analizar los tuits públicamente visibles con la esperanza de recopilar información que pudieran ayudarles a calcular la ubicación e importancia relativa del uso indebido de opiáceos recetados con prescripción, como estudios epidemiológicos establecidos en una mera fracción del tiempo.  Tradicionalmente, los principales proyectos de investigación médica como el National Survey on Drug Usage and Health – NSDUH – tarda años en completarse, por lo que el equipo esperaba que, mediante un análisis cuidadoso de la información de libre acceso en Twitter, se podría crear una forma de sistema de alerta temprana que pueda usarse luego para coordinar mejor las acciones inmediatas, como las campañas de salud pública localizadas.  Esto también ayudaría a garantizar que los recursos disponibles se gastan cuándo y dónde más se necesiten.

Encontramos que nuestras estimaciones estaban de acuerdo con los datos (de NSDUH), sugiriendo que las redes sociales pueden ser una fuente adicional y confiable de datos epidemiólogos sobre el uso de sustancias”, afirmó Chary.  “Podemos analizar las redes sociales para analizar segmentos más grandes de la población y arrojar la información potencialmente oportuna”.

El método empleado por los investigadores incluyó el desarrollo de un programa personalizado de inteligencia artificial que luego comenzó a trabajar analizando más de 3.6 millones de tuits, identificando las palabras y frases que se consideraba que se opiáceos o su consumo, incluyendo las palabras y expresiones en inglés como “dope”, “percs”, “white”, “TNT” y “Captain Cody”.  La investigación también identificó términos del argot relevantes previamente desconocidos para el equipo, como el hecho de que el fentanilo también se conoce como “tontos” y que la codeína por el nombre de “jarabe” o “Tango and Cash”.

Por supuesto, muchos de los términos anteriores también se pueden referir a sustancias y/o acciones perfectamente inocentes o no relacionadas, toma el jarabe como un ejemplo.  Por lo que la siguiente tarea del equipo era distinguir aquellos tuits que eran relevantes para su investigación del contenido innocuo a través del análisis de patrones de uso de palabras previamente identificadas.  La inteligencia artificial realizó esta tarea diligentemente, proporcionando resultados que se alinearon de manera similar a las estimaciones de NSDUH estado por estado, lo que demuestra la validez de los datos.  Esto era especialmente cierto entre los jóvenes de 18 y 25 años, que el Pew Research Center atribuyó al hecho de que el 36% de los usuarios de Twitter están entre los 18 y 29 años.

Para aquellos que se preocupan de que su información pueda haber sido usada en el estudio sin su consentimiento y que la información puede haber sido recopilada específicamente sobre ellos, se debe indicar que el equipo siguió protocolos médicos establecidos y mantiene la identidad de los tuiteros como anónima.  Sin embargo, el equipo reconoció que no sería tan difícil hacer un seguimiento posterior de un tuit a un usuario individual si un gobierno o una agencia de orden público deseara realizar un estudio de naturaleza similar.


Los datos de Twitter son enormes y el contenido es breve, las declaraciones breves (que) son más fáciles de clasificar que las declaraciones muy largas y complejas”, dice Michael Gilbert, un epidemiólogo e investigador de redes sociales de Portland, Oregón, no involucrado en la investigación de Chary.  “La combinación del volumen y del formato de los datos hace que Twitter sea adecuado para las herramientas de aprendizaje automático.  ¿Hablan las personas de drogarse, del control del dolor o de alguna otra motivación subyacente a una conducta común?  Es más probable que las personas compartan cierto tipo de información con sus compañeros que con sus servicios de atención médica”.

Sam Bonson
Sam es un aspirante a novelista con una pasión por los thrillers de fantasía y de crímenes.  Actualmente trabaja como Editor de Social Songbird y espera algún día eliminar el prefijo “aspirante”.  Síguelo @Songbird_Sam


Traducido por: Julia de los Ríos
Comunicadora natural, escritora por vocación y amante de las redes sociales.  Julia es un mundo en una persona. Es peruano-italiana y vive en España. Ella asegura que compartiendo experiencias nos desarrollamos como personas.  Estudió negocios internacionales, disfruta de su blog personal, de viajar y de la playa.  Síguela @JuliaAtSMF

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Investigadores usan la tecnología de inteligencia artificial para escanear Twitter en busca de señales de abuso de opiáceos Reviewed by Julia At SMF on 15:32 Rating: 5

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