Effiziente Erfassung und Analyse von COVID-19-Informationen aus sozialen Medien mithilfe von Deep Learning

Основні поняття

Durch die Entwicklung eines systematischen Frameworks zur Erstellung eines umfassenden Wörterbuchs für COVID-19-Symptome aus Tweets können soziale Medien effizient für die öffentliche Gesundheitsforschung genutzt werden.

Анотація

Diese Studie entwickelt ein Framework, um ein Wörterbuch für COVID-19-Symptome aus Tweets zu erstellen. Das Framework besteht aus drei Modulen:

Ein Named Entity Recognition-Modul, um Symptome in Tweets zu erkennen.
Ein Entity Normalization-Modul, um die erkannten Entitäten zu aggregieren.
Ein Mapping-Modul, das die Entitäten iterativ auf UMLS-Konzepte abbildet.

Das resultierende Wörterbuch enthält 38.175 eindeutige Ausdrücke für Symptome, die auf 966 UMLS-Konzepte abgebildet werden können. Die Genauigkeit des Wörterbuchs wurde durch medizinisches Fachpersonal auf 95% validiert.
Im Vergleich zu einer vordefinierten Symptom-Lexikon aus früherer Forschung erkennt unser Wörterbuch mehr Symptome, insbesondere auch psychische Symptome wie Angst und Depression, die oft übersehen werden.
Das entwickelte Framework ermöglicht eine effiziente und standardisierte Erfassung von Symptomen aus sozialen Medien für die öffentliche Gesundheitsforschung. Es kann auf andere Krankheiten und Kontexte übertragen werden, um die Nutzung von Sozialen Medien für die Gesundheitsüberwachung zu verbessern.

Статистика

498.480 eindeutige Symptom-Entitäten wurden aus den Tweets extrahiert.
Nach der Vorverarbeitung verblieben 18.226 eindeutige Entitäten.
Das finale Wörterbuch enthält 38.175 eindeutige Ausdrücke für Symptome, die auf 966 UMLS-Konzepte abgebildet werden können.

Цитати

"Durch die Implementierung einer neuartigen, systematischen Pipeline zur Erstellung von Symptom-Lexika aus Sozialen-Medien-Daten treibt diese Studie die öffentliche Gesundheitsforschung voran."
"Die hohe Genauigkeit des finalen Lexikons, die durch medizinisches Fachpersonal validiert wurde, unterstreicht das Potenzial dieser Methodik, riesige Mengen an unstrukturierten Sozialen-Medien-Daten zuverlässig in umsetzbare medizinische Erkenntnisse über diverse sprachliche und regionale Landschaften hinweg zu interpretieren und zu kategorisieren."

Ключові висновки, отримані з

Streamlining Social Media Information Retrieval for COVID-19 Research with Deep Learning

by Yining Hua,J... о arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.16001.pdf

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Wie könnte das entwickelte Framework erweitert werden, um auch andere Krankheiten und Kontexte abzudecken?

Das entwickelte Framework zur Erstellung von Wörterbüchern für die Informationssuche in sozialen Medien im Zusammenhang mit COVID-19 könnte durch folgende Erweiterungen auch auf andere Krankheiten und Kontexte ausgedehnt werden:

Anpassung der NER-Modelle: Die NER-Modelle könnten auf die spezifischen Symptome und Begriffe anderer Krankheiten trainiert werden, um eine präzise Extraktion von relevanten Entitäten zu gewährleisten.
Erweiterung der UMLS-Mapping-Module: Durch die Integration von weiteren medizinischen Ontologien und Terminologien könnte das Mapping-Modul auf eine breitere Palette von Krankheiten und medizinischen Begriffen ausgedehnt werden.
Integration von mehrsprachigen Daten: Durch die Berücksichtigung von mehrsprachigen Daten und die Anpassung der NLP-Techniken auf verschiedene Sprachen könnten auch andere Sprach- und Kulturräume abgedeckt werden.
Berücksichtigung von Kontext: Das Framework könnte so erweitert werden, dass es nicht nur Symptome, sondern auch Behandlungen, Risikofaktoren und andere relevante Informationen zu verschiedenen Krankheiten extrahieren kann.

Welche Herausforderungen könnten bei der Übertragung des Frameworks auf andere Sprachen und Kulturen auftreten?

Bei der Übertragung des Frameworks auf andere Sprachen und Kulturen könnten folgende Herausforderungen auftreten:

Sprachliche Vielfalt: Unterschiedliche Sprachen und Dialekte erfordern die Anpassung von NLP-Modellen und lexikalischen Ressourcen, um die Vielfalt der sprachlichen Ausdrücke zu erfassen.
Kulturelle Unterschiede: Die Interpretation von Symptomen und medizinischen Begriffen kann kulturell variieren, was eine sorgfältige Anpassung der Modelle an verschiedene kulturelle Kontexte erfordert.
Mangel an Ressourcen: Für die Anpassung des Frameworks an andere Sprachen und Kulturen sind umfangreiche Datensätze, lexikalische Ressourcen und Expertenwissen erforderlich, was möglicherweise nicht für alle Sprachen und Regionen verfügbar ist.
Ethik und Datenschutz: Die Einhaltung ethischer Standards und Datenschutzbestimmungen kann in verschiedenen Ländern unterschiedlich sein und erfordert eine sorgfältige Berücksichtigung bei der Übertragung des Frameworks.

Inwiefern können die gewonnenen Erkenntnisse aus der Analyse von Sozialen-Medien-Daten dazu beitragen, das Verständnis der psychischen Auswirkungen von Pandemien zu vertiefen?

Die Analyse von Sozialen-Medien-Daten kann dazu beitragen, das Verständnis der psychischen Auswirkungen von Pandemien zu vertiefen, indem sie:

Echtzeitdaten liefert, die Einblicke in die psychische Gesundheit der Bevölkerung während einer Pandemie ermöglichen.
Muster und Trends identifiziert, die auf psychische Belastungen, Angstzustände, Depressionen und andere psychische Gesundheitsprobleme hinweisen.
Frühwarnsignale für psychische Gesundheitsprobleme erkennen kann, um präventive Maßnahmen zu ergreifen und Unterstützung bereitzustellen.
Diversität der Erfahrungen widerspiegelt und Einblicke in die unterschiedlichen Auswirkungen von Pandemien auf verschiedene Bevölkerungsgruppen bietet.
Grundlage für Interventionen schafft, indem sie die Bedürfnisse und Herausforderungen im Bereich der psychischen Gesundheit während einer Pandemie aufzeigt und die Entwicklung gezielter Maßnahmen ermöglicht.