El análisis de medios sociales puede ser una buena inversión en el área de salud. A la gente le encanta compartir información en los medios sociales, incluso datos sobre salud. ¡Sí, es verdad! Y constituye el punto de partida del trabajo de investigación titulado ‘Exploring Spanish health social media for detecting drug effects’, cuyo objetivo es monitorizar las conversaciones en medios sociales para averiguar cómo hablan los usuarios sobre su relación con el consumo de fármacos. Esto permite identificar posibles efectos adversos hasta ahora desconocidos relacionados con dichos fármacos. Aunque existe un protocolo oficial para informar a las autoridades competentes de la existencia de algún efecto adverso no documentado, se llegan a comunicar solamente un 5 – 20 % de ellos. Además, se pueden analizar las conversaciones sobre fármacos, síntomas, condiciones y enfermedades para obtener más información. Por ejemplo, es posible descubrir cómo los usuarios buscan medicamentos específicos a través de los medios sociales o cómo algunos se dedican a venderlos, a menudo de forma ilegal; muchos otros hablan de la mezcla de alcohol con drogas u otras sustancias ilegales. Por supuesto, no todo lo que aparece en internet es fiable—este es otro tema—, pero puede estimular el planteamiento de nuevas hipótesis.

El equipo de investigación Grupo de Bases de Datos Avanzadas de la Universidad Carlos III de Madrid ha llevado a cabo la investigación mencionada y ha desarrollado modelos híbridos para obtener el conocimiento necesario para identificar efectos adversos. La plataforma de procesamiento del lenguaje natural que ha permitido el análisis basado en esos modelos es MeaningCloud. Las capacidades de personalización que ofrece esta plataforma han sido decisivas, puesto que han facilitado la integración de vocabulario específico y otros conocimientos del dominio de la medicina. Como sabemos, los nombres de los medicamentos y de los síntomas pueden ser muy complicados y a menudo no es fácil escribirlos adecuadamente. Los resultados del algoritmo son prometedores, ya que su recall es un 10 % mayor que el de otros algoritmos conocidos. Puedes encontrar más detalles en el artículo científico publicado por la revista BMC Medical Informatics and Decision Making Journal. Estos desarrollos forman parte del proyecto TrendMiner y están disponibles en la página web: TrendMiner Health Analytics Dashboard, que recopila los comentarios de los usuarios de medios sociales sobre fármacos antidepresivos. La consola muestra los antidepresivos mencionados junto con los síntomas relacionados; haciendo clic en cada uno de ellos se puede consultar su evolución a lo largo del tiempo. Además, en la parte inferior de la página se muestran los textos originales que se han analizado para extraer dichas menciones, los nombres de medicamentos, síntomas, enfermedades y cualquier relación haya sido identificada entre ellos. Esas relaciones pueden revelar si un fármaco es adecuado para un determinado síntoma o si una enfermedad es, en realidad, un efecto adverso provocado por el medicamento mencionado. El prototipo permite también hacer búsquedas utilizando el código ATC (Anatomical Therapeutic Chemical Classification System) y el nivel correspondiente según este sistema de clasificación. Si se activa la opción ‘By Active Substance’ [‘por principio activo’], se buscará cualquier fármaco contenga el principio activo del producto buscado. Por otro lado, la funcionalidad de búsqueda predictiva permitirá encontrar más fácilmente la expresión correcta para referirse a un fármaco o a una enfermedad.

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