Las redes sociales, medidores de la calidad de los farmacos

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Investigadores españoles desarrollan un sistema que detecta problemas de los medicamentos siguiendo la información de salud que generan los pacientes en Twitter o blogs…

Las redes sociales pueden servir para mucho más que para chatear con amigos y subir fotos. Lo acaba de demostrar un equipo de investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) al crear un sistema que detecta automáticamente los efectos adversos de los medicamentos siguiendo en tiempo real la información que generan los pacientes en sus redes sociales como Twitter, Facebook o en blogs especializados.

La salud es la tercera categoría más buscada en Google, ya que cada cinco segundos se realizan 170.000 búsquedas relacionadas con ello. Por ello, los científicos de la UC3M han creado un prototipo en el marco del proyecto europeo de investigación ‘Trend Miner’ que analiza los comentarios en redes sociales con técnicas de procesamiento de lenguaje natural. Así, las descripciones coloquiales de los pacientes se convierten en datos manejables para obtener patrones o tendencias.

Cada 5 segundos se producen más de 170.000 búsquedas sobre temas de salud en Google

Este sistema incorpora un procesador lingüístico basado en una tecnología denominada ‘Meaning Cloud’ para análisis de Big Data que es capaz de reconocer las menciones de fármacos, efectos adversos y enfermedades. Así, el mecanismo visualiza la evolución de estas menciones y registra de qué fármacos se habla con más frecuencia y con qué efectos adversos.

Además, todas estas menciones de pueden analizar también en relación con sus efectos terapéuticos y así que las farmacéuticas sepan qué se está diciendo de uno de sus productos y complementar las información recibida por los canales tradicionales como los informes médicos o las historias clínicas que, en ocasiones, son difíciles de procesar.

Asimismo, este equipo de investigación ha creado la primera base de datos en español que permite unificar información sobre fármacos y sus efectos adversos. Su trabajo será publicado próximamente en la revista científica ‘BCM Medical Informatics and Decision Systems’.

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Posted on by BigData in Blog