Inledning Läkemedelsöverdos är det snabbast växande drogrelaterade problemet i USA. Problemets växande karaktär gör det nödvändigt att införa förbättrade övervakningsstrategier för att undersöka förekomsten av och mönster för missbruk av vissa läkemedel. Mål Våra primära mål var att bedöma möjligheten att använda sociala medier som en resurs för automatisk övervakning av missbruk av receptbelagda läkemedel och att ta fram en automatisk klassificeringsteknik som kan identifiera potentiellt missbruksindicerande användarposter. Metoder Vi samlade Twitter-användare inlägg (tweets) i samband med tre vanliga missbrukade läkemedel (Adderall  på, oxykodon, och quetiapin). Vi kommenterade manuellt 6400 tweets som nämner dessa tre läkemedel och en kontroll medicin (metformin) som inte är föremål för missbruk på grund av dess verkningsmekanism. Vi gjorde kvantitativa och kvalitativa analyser av de kommenterade data för att avgöra om inlägg på Twitter innehåller signaler om missbruk av receptbelagda läkemedel. Slutligen har vi utformat en automatisk övervakad klassificeringsteknik för att skilja inlägg som innehåller signaler om missbruk av läkemedel från dem som inte gör det och bedömer nyttan av Twitter vid utredning av missbruksmönster över tid. Resultat Våra analyser visar att tydliga signaler om läkemedelsmissbruk kan hämtas från Twitter-inlägg och andelen tweets som innehåller missbrukssignaler är betydligt högre för de tre läkemedlen (Adderall: 23 %, quetiapin: 5,0 %, oxykodon: 12 %) än andelen för kontrollmedicinen (metformin: 0,3 %). Vår automatiska klassificeringsmetod uppnår 82 % noggrannhet totalt (medicinering missbruk klass återkallande: 0,51, precision: 0,41, F mått: 0,46). För att illustrera nyttan av automatisk klassificering visar vi hur klassificeringsdata kan användas för att analysera missbruksmönster över tid. Slutsats Vår studie visar att sociala medier kan vara en viktig resurs för att erhålla missbruksrelaterad information för läkemedel, och att automatiska metoder med övervakad klassificering och behandling av naturligt språk innehåller löften om viktiga framtida övervaknings- och interventionsuppgifter.
Sarker m.fl. REF manuellt kommenterade Twitter-data och utförde analyser för att avgöra om inlägg på Twitter innehåller signaler om missbruk av receptbelagda läkemedel.
Social Media Mining for Toxicovigilance: Automatic Monitoring of Prescription Medication Abuse from Twitter
{'venue': 'Drug Safety', 'journal': 'Drug Safety', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}