Il semblerait que nos publications sur les réseaux sociaux et notre utilisation des smartphones puissent influencer notre santé. C'est la nouvelle frontière de la recherche médicale : le phénotype numérique.
Les scientifiques s'intéressent aussi bien aux données que nous fournissons via les réseaux sociaux qu'à celles générées par l'utilisation intensive des smartphones (et des montres connectées). Ces deux types de données peuvent nous éclairer sur notre santé physique et mentale.
Que les plateformes de médias sociaux collectent nos données est une certitude. De même que ces données sont, pour le moins, très prisées par les entreprises de marketing. Et pas seulement : les informations que nous disséminons dans notre vie numérique servent un objectif inattendu, du moins dans un premier temps : permettre aux scientifiques de mieux comprendre notre santé. C’est ce qu’on appelle le phénotype numérique, un terme forgé par l’École de santé publique T.H. Chan de Harvard, et c’est un domaine d’étude en pleine expansion.
COMMENT ÇA FONCTIONNE .
À ce jour, les scientifiques s'intéressent aussi bien aux données que nous fournissons via les réseaux sociaux qu'à celles générées par l'utilisation intensive des smartphones (et des montres connectées). Ces deux types de données peuvent éclairer notre santé physique et mentale. Les smartphones, par exemple, génèrent deux types de données numériques : les données actives ou générées par l'utilisateur, incluant le contenu des SMS, des appels et des publications sur les réseaux sociaux ; et les données de dépenses, telles que la géolocalisation, le temps passé dans différents lieux, la vitesse de conduite et les habitudes d'utilisation du téléphone, collectées par les capteurs de l'appareil. Selon JP Onnela, professeur associé de biostatistique à la faculté de médecine de Harvard, ces données sont plus fiables et précises pour comprendre les comportements que celles recueillies par le biais d'entretiens ou d'enquêtes. Les chercheurs peuvent aujourd'hui les utiliser pour évaluer l'efficacité des traitements, identifier les phénotypes des maladies psychiatriques – par exemple, pour prédire les troubles bipolaires et la schizophrénie – et mener des études pharmacologiques et de médecine de précision. Les applications sont quasi illimitées. Mindstrong Health, une société basée en Californie, a par exemple développé une application de recherche pour surveiller en continu les habitudes téléphoniques des utilisateurs, pour capturer les changements d'humeur et les souvenirs associés à la dépression et pour analyser la précision de la frappe.
LE RÔLE DES RÉSEAUX SOCIAUX .
Même les données issues des réseaux sociaux recèlent leur propre vérité. Facebook, par exemple, a récemment annoncé un algorithme qui analyse les publications pour détecter les signes de pensées suicidaires chez les utilisateurs et, le cas échéant, alerte une équipe de surveillance. Parallèlement, les vidéos YouTube aident les scientifiques à recueillir des données sur l'autisme. Ainsi, certains chercheurs développent des logiciels intelligents capables d'observer les mêmes comportements qu'un pédiatre : l'enfant réagit-il lorsqu'un parent l'appelle par son nom ? Peut-il facilement passer d'un objet à un autre ? En quantifiant ces réactions, les algorithmes pourraient apprendre à identifier des schémas dans les vidéos et, par conséquent, reconnaître les signes du trouble. Ce fut le cas lors d'une étude de 2018 qui a utilisé des vidéos YouTube et des données de montres connectées pour classifier les mouvements typiques et atypiques dans les syndromes autistiques.
SURVEILLANCE DU VIH.
En 2017, des chercheurs de la faculté de médecine Perelman de l'Université de Pennsylvanie ont découvert que Twitter et Facebook pouvaient les aider à identifier les tendances comportementales et les attitudes liées au risque d'infection par le VIH. Plus précisément, en étudiant l'impact des réseaux sociaux sur le VIH, les chercheurs ont constaté que les personnes vivant dans des régions où le taux de VIH était plus faible étaient plus susceptibles d'utiliser des verbes d'action comme « travail » et « engagement » dans leurs tweets. Leur étude s'appuyait sur l'analyse de plus de 150 millions de tweets provenant d'Américains. Il est important de noter que les tweets n'indiquaient pas directement si une personne était séropositive ou prévoyait de se faire dépister, mais contenaient plutôt des informations générales. Une approche similaire a également été utilisée pour étudier d'autres problèmes de santé, comme le diabète. Les spécialistes du Big Data estiment que cette technologie pourrait contribuer de manière significative à la médecine préventive à l'avenir.
LES LIMITES DE LA RECHERCHE.
Ce ne sont là que quelques exemples de phénotypes numériques. Les chercheurs travaillant dans ce domaine espèrent un jour parvenir à détecter les signes de maladies, de la dépression à la maladie de Parkinson en passant par la schizophrénie, avant même qu'un médecin n'établisse un diagnostic. Mais l'interprétation de ces données « denses » est extrêmement complexe et exige des modèles efficaces et des techniques analytiques cliniquement valides. Sans compter que la précision des dispositifs de surveillance de la santé de haute technologie n'est pas encore pleinement démontrée. Enfin, et surtout, se pose la question éthique : accepterons-nous que nos activités quotidiennes soient surveillées afin que quelqu'un d'autre puisse déterminer, avant nous, si nous sommes malades ? Comment ces informations seront-elles gérées et partagées avec les personnes à risque ou leurs familles ? Il faudra également répondre à ces questions.
Source : https://www.focus.it/tecnologia/digital-life/fenotipizzazione-digitale-salute-social