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En utilisant une technique de collecte de données automatisée, les chercheurs ont analysé l'historique des publications sur Facebook de près de 1000 patients ayant accepté que leurs données médicales soient liées à leurs profils. Les chercheurs ont identifié certains mots caractéristiques de certains comportements ou de symptômes provoqués par une vingtaine de maladies. Leurs "diagnostics" ont été les plus précis lorsque les personnes souffraient de diabète, d'anxiété, de psychose et de dépression. La grossesse était également facilement identifiable à travers le langage Facebook.
"Cette étude est la première à montrer que le langage utilisé sur Facebook permet de prédire les diagnostics figurant dans le dossier de santé d'une personne, révélant ainsi de nouvelles possibilités de personnaliser les soins et de comprendre le lien entre la vie quotidienne des patients et leur santé", concluent les chercheurs.
Les résultats de cette étude ont été publiés sur Plos One.