Soziale Mediendaten nutzen, um die Gesundheitsforschung voranzubringen

Soziale Medien spielen heute eine riesige Rolle, mit Milliarden von Menschen, die sie nutzen, um Informationen und Erlebnisse zu teilen. Allein auf Plattformen wie YouTube werden jede Minute Millionen von Stunden Videomaterial hochgeladen. Diese riesige Menge an Daten kann eine Goldgrube für Forscher sein, besonders für die, die im Bereich künstliche Intelligenz (AI) und Gesundheit arbeiten. Durch die Analyse von Videos und Audios von Plattformen wie YouTube können Forscher möglicherweise neue AI-Tools entwickeln, die bei der Diagnose und dem Verständnis von Krankheiten helfen.

#Nutzung von Social Media-Daten für Gesundheitsstudien

Viele vorherige Studien haben gezeigt, dass soziale Medien bei gesundheitsbezogenen Aufgaben hilfreich sein können. Zum Beispiel haben Forscher Tweets genutzt, um schwere Herzkrankheiten genauer vorherzusagen als traditionelle Methoden, die sich auf demografische Daten und Gesundheitsrisiken stützen. Andere Studien haben Texte und Bilder auf Twitter untersucht, um psychische Gesundheitsprobleme zu verstehen. Während Twitter oft im Fokus steht, wurden auch andere Plattformen wie YouTube genutzt, um Gesundheitszustände zu bewerten, wenn auch seltener.

Ein bemerkenswertes Beispiel sind Videos von Kindern, die geholfen haben, Autismus zu identifizieren. Ausserdem haben Forscher YouTube genutzt, um psychische Gesundheitsprobleme wie Depressionen und Zwangsstörungen (OCD) zu erkennen. Mit dem jüngsten Interesse an der Verwendung von Stimme und Sprache für die digitale Gesundheitsversorgung wird deutlich, dass soziale Medien eine reiche Informationsquelle für die Entwicklung neuer Diagnosewerkzeuge sein können.

#Das Potenzial von Sprachdaten in der Diagnose

Sprach- und Audiodaten können einzigartige Einblicke in Gesundheitszustände geben. Forscher haben zum Beispiel Atemgeräusche im Zusammenhang mit COVID-19 analysiert. In einer Studie konnte AI COVID-19-Fälle identifizieren, indem sie Husten Geräusche einer kleinen Gruppe von Patienten analysierte. Diese Methode zeigte vielversprechende Ergebnisse, insbesondere bei der Erkennung der Krankheit, selbst bei Personen, die keine Symptome zeigten.

Crowdsourced-Audiodatenbanken wie "Coswara" sind entstanden, um Atemgeräuschproben zu sammeln. Freiwillige laden Aufnahmen ihres Hustens und Atems hoch, die je nachdem kategorisiert werden, ob sie COVID-19 hatten oder nicht. Forscher haben diese Proben genutzt, um AI-Modelle für die Erkennung von COVID-19 zu trainieren und dabei oft hohe Genauigkeit erreicht. Allerdings stehen diese Studien manchmal vor Herausforderungen, wie zum Beispiel dem Mangel an vielfältigen Daten zu Atemwegserkrankungen.

#Die Auswirkungen von COVID-19-Varianten auf die Forschung

Mit dem Auftreten neuer COVID-19-Varianten, insbesondere Omicron, mussten Forscher ihre Methoden anpassen. Diese Variante verhält sich anders und betrifft hauptsächlich das obere Atemwegssystem, was zu Symptomen wie Halsschmerzen führt. Deshalb wurde es wichtig, diese Varianten zu studieren, um AI-Modelle für die Diagnose von COVID-19 zu verbessern.

Als Reaktion auf diese Veränderungen wurde ein neuer Ansatz entwickelt, bei dem AI-Modelle mit Audiodaten von YouTube verwendet wurden. Diese Methode zielte darauf ab, COVID-19-Fälle zu erkennen und Varianten nur basierend auf Audioaufnahmen von Menschen zu klassifizieren, die über ihre Gesundheitserfahrungen sprachen. Das ist wichtig, weil es eine Möglichkeit bietet, Gesundheitsinformationen ohne umfangreiche Labortests oder bildgebende Verfahren zu sammeln.

#Erstellung eines reichhaltigen Datensatzes von YouTube

Um einen Datensatz für das Training von AI-Modellen zu erstellen, sammelten Forscher Audiodaten von YouTube-Videos, in denen Sprecher über ihre Gesundheit sprachen. Der Datensatz umfasste Aufnahmen von Personen, die berichteten, COVID-19, Long COVID, andere Atemwegserkrankungen oder gesunde Kontrollen zu haben. Diese Vielfalt ermöglicht es den Forschern, besser zu verstehen, wie sich verschiedene Atemwegserkrankungen in Audiodaten zeigen.

Alle Videos wurden sorgfältig auf Genauigkeit überprüft, um sicherzustellen, dass der Gesundheitszustand, den die Sprecher angaben, mit ihrem Inhalt übereinstimmte. Die Sammlung wurde in mehrere Gruppen unterteilt, darunter solche mit selbstberichteten COVID-19-Symptomen und solche, die andere Atemwegserkrankungen besprachen. Durch das Sortieren dieser Aufnahmen wollten die Forscher analysieren, wie Sprache und Stimme Hinweise auf den Gesundheitszustand geben.

#Die Rolle der automatischen Sprachenerkennung

Um das grosse Volumen an Audiodaten zu bearbeiten, verwendeten die Forscher Technologie zur automatischen Sprachenerkennung (ASR). Das half, gesprochene Worte in Text umzuwandeln, was die Analyse des Inhalts erleichterte. Der nächste Schritt bestand darin, Eingabeaufforderungen zu erstellen, um sicherzustellen, dass die AI-Modelle die transkribierten Informationen effektiv interpretieren konnten.

AI-Modelle wie GPT-4 wurden verwendet, um zu bestimmen, ob die Sprecher über COVID-19 oder andere Gesundheitsprobleme sprachen. Die Modelle konzentrierten sich auf Symptome, Erfahrungen und andere relevante Faktoren und ignorierten irrelevante Diskussionen. Dieser Ansatz ermöglicht es den Forschern, ein klareres Bild vom Gesundheitszustand jedes Sprechers zu bekommen.

#Unterscheidung zwischen COVID-19 und anderen Erkrankungen

Eine der wichtigsten Aufgaben war es, zu bestimmen, ob die Audiodaten auf einen aktuellen oder vergangenen COVID-19-Fall hinwiesen. Die AI-Modelle wurden auch darauf trainiert, Fälle von Long COVID separat zu identifizieren, da dies unterschiedliche Überlegungen erfordert. Wenn sich die Audioaufnahmen derselben Person unterschieden, wurden die Ergebnisse zu einer umfassenden Analyse zusammengefasst.

Beim Analysieren der Varianten ergriffen die Forscher Massnahmen, um sich ausschliesslich auf Gesundheitsinformationen zu konzentrieren und jegliche Erwähnung spezifischer Variantennamen oder Daten zu vermeiden. Das war entscheidend, da der Zeitpunkt der Aufnahmen die Vorhersagen der AI unbeabsichtigt beeinflussen könnte.

#Ergebnisse aus der AI-Analyse

Die Ergebnisse zeigten, dass AI-Modelle genau identifizieren konnten, ob ein Sprecher Symptome von COVID-19 oder Long COVID besprach. Die Modelle schnitten gut ab und bewiesen, dass sie verschiedene Atemwegserkrankungen unterscheiden konnten. Als sie die Aufgabe hatten, herauszufinden, über welche Variante von COVID-19 gesprochen wurde, erzielten die Modelle gute Genauigkeitsraten, selbst wenn die Audioqualität variierte.

Zum Beispiel, als sie die Omicron-Variante identifizierten, legten die Modelle besonderen Wert auf spezifische Symptome wie Halsschmerzen und Husten, die mit dieser Variante bekannt sind. Im Gegensatz dazu spiegelten Vorhersagen zu früheren Varianten andere Symptome wider, was zeigt, wie das Modell erfolgreich auf die sich verändernde Natur des Virus reagierte.

#Vorteile und Einschränkungen

Die potenziellen Vorteile der Nutzung von Social Media-Daten für die öffentliche Gesundheit sind erheblich. Die Fähigkeit, grosse Mengen an ungefiltertem Audio zu analysieren, könnte während Gesundheitskrisen oder Pandemien schnelle Einblicke bieten. AI-Tools, die auf frei verfügbaren Daten trainiert wurden, könnten kostengünstiger und zugänglicher sein, besonders in Gebieten mit begrenzten Gesundheitsressourcen.

Allerdings gibt es verschiedene Einschränkungen. Die gesammelten Daten basierten stark auf selbstberichteten Informationen, was zu Verzerrungen führen kann. Faktoren wie Altersgruppe und Gesundheitskompetenz können beeinflussen, was Menschen online teilen, was die Ergebnisse potenziell verzerren könnte. Ausserdem wurden die Modelle mit begrenzten Datensätzen trainiert, was ihre Allgemeingültigkeit beeinträchtigen kann.

#Zukünftige Richtungen in AI und öffentlicher Gesundheit

Mit der zunehmenden Bedeutung von AI in der öffentlichen Gesundheit wächst auch die Möglichkeit, Social Media-Daten besser zu nutzen. Zukünftige Projekte könnten tiefere Einblicke in aufkommende Krankheiten oder andere Gesundheitszustände bieten. Die breite Verfügbarkeit von Audiodaten aus verschiedenen Quellen wird es den Forschern ermöglichen, AI-Algorithmen zu verfeinern und ihre Genauigkeit zu verbessern.

Bemühungen, die Datensätze zu erweitern und eine grössere Vielfalt an Gesundheitszuständen einzubeziehen, werden entscheidend sein, um diese Modelle robust zu machen. Durch die Nutzung umfassender, realer Daten können Forscher besser auf Herausforderungen im Bereich der öffentlichen Gesundheit vorbereitet werden.

#Fazit

Diese Untersuchung zur Nutzung von sozialen Medien und AI hebt das vielversprechende Zusammentreffen von Technologie und Gesundheit hervor. Durch die Nutzung der riesigen Mengen an Audiodaten auf Plattformen wie YouTube können Forscher Modelle entwickeln, die die Erkennung und das Management von Krankheiten verbessern. Diese Arbeit verdeutlicht das Potenzial von ungefilterten Audiodaten, Innovationen im Bereich der öffentlichen Gesundheit voranzutreiben, und ermöglicht eine effektivere Reaktion auf laufende und aufkommende Gesundheitsherausforderungen. Mit der Verfügbarkeit verschiedener Audioquellen wird die Fähigkeit von AI zur Unterstützung beim Verständnis und Management von Krankheiten weiter wachsen, was den Weg für effektivere Interventionen und bessere gesundheitliche Ergebnisse ebnet.