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J-GLOBAL ID：202002219589736228   整理番号：20A2527037

Vapingに関連した陰性健康転帰検出の実現可能性を調査するためのTwitterデータの活用【JST・京大機械翻訳】

Leveraging Twitter Data to Explore the Feasibility of Detecting Negative Health Outcomes Related to Vaping

著者 (5件)： Kasson Erin (Department of Psychiatry, School of Medicine, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO, USA) ,  Cao Lijuan (Department of Psychiatry, School of Medicine, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO, USA) ,  Huang Ming (Department of Health Sciences Research, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA) ,  Wu Dezhi (Department of Integrated Information Technology, University of South Carolina, Columbia, SC, USA) ,  Cavazos-Rehg Patricia A. (Department of Psychiatry, School of Medicine, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO, USA)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1294  ページ： 464-468  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 2019年秋に始まる医療制度において,バッピングに関連した健康転帰(例えば呼吸器感染症,肺損傷,死亡)が有意に高い率で報告された。本研究は,これらの負の健康結果のシグナルが,この増加の前に,バッピングとこれらの健康結果のあとに,Twitter含有量の頻度によって検出されるかどうかを決定するために,潜在的ジrichlet割当(LDA)法のような人工知能(AI)技術を活用することを追求する。著者らは,2019から3,523tweetsのランダムサンプルを利用して,このサンプルに関してLDA法を実行して,ピンセットをクラスタ化して,潜在的トピックスを同定した。次に,健康関連クラスタ(トピック)内のキーワードを利用して,主題傾向を近似するために,前年にわたるこれらのツイートの頻度を検証した。LDA法は健康関連トピックを含むツイートの4つの異なる話題をもたらした。このトピックからのキーワードは,2017年と2018年にわずかに増加し,2019の劇的な増加があった。さらに,最高性能のキーワード組合せは8月2019日に最も顕著に増加することを見出した。本研究の結果は,Twitterで報告された=pingや有害な健康結果のような公衆衛生上の懸念の監視のための人工知能技術の利用の実現可能性を支持する。さらなる研究は,そのようなモデルの開発に必要であり,それは公衆衛生問題の早期検出を促進し,リスクでそれらのグループにタイムリーなアウトリーチをタイムリーに引き出すことができる。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *キーワード ,  死 ,  秋 ,  クラスタ化 ,  人工知能 ,  クラスタ ,  公衆衛生 ,  医療制度 ,  無作為抽出 ,  呼吸器感染症
準シソーラス用語： *ツイッター , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： バーピング ,  ソーシャルメディア ,  Twitter ,  サーベイランス ,  潜在的Dirichlet配分 ,  LDA ,  GENSIM ,  有害健康転帰

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 健康転帰 ,  実現可能性 ,  調査 ,  Twitter ,  活用