{"id":1136,"date":"2017-06-19T14:55:59","date_gmt":"2017-06-19T14:55:59","guid":{"rendered":"http:\/\/eurekainfomed.it\/en\/?p=1136"},"modified":"2017-06-27T15:42:04","modified_gmt":"2017-06-27T15:42:04","slug":"farmacovigilanza-nei-social-media-twitter","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eurekainfomed.it\/en\/farmacovigilanza-nei-social-media-twitter\/","title":{"rendered":"Farmacovigilanza nei Social Media: un nuovo metodo per individuare eventi avversi su Twitter"},"content":{"rendered":"<p>Il crescente interesse del mondo scientifico per i <em>social media<\/em> \u00e8 documentato ormai da tempo<em>,<\/em> con le prime sperimentazioni gi\u00e0 pubblicate nel 2011. La rilevazione dei segnali di farmacovigilanza nei <em>social media<\/em> sta diventando un importante argomento di discussione, soprattutto con riferimento agli strumenti informatici utilizzabili per l\u2019individuazione di eventi e reazioni avverse.<\/p>\n<p>In molte <em>community<\/em>\u00a0i farmaci sono proprio fra gli argomenti delle conversazioni. Una semplice ricerca su <em>Twitter<\/em> di un nome commerciale di un farmaco noto e utilizzato porta a numerosi risultati. <strong>Alcuni di questi possono arrivare a indicare un evento avverso correlato al farmaco.<\/strong><\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<h5>Lo sviluppo di strumenti per la farmacovigilanza sui <em>social media<\/em><\/h5>\n<p>Le conversazioni sui <em>social media<\/em> sono gi\u00e0 oggetto di studi di monitoraggio da parte delle grandi aziende farmaceutiche che spesso cercano di \u201cascoltare\u201d per ottenere informazioni riguardo al proprio brand e ai propri prodotti, grazie all&#8217;ampia gamma di strumenti informatici a disposizione. <strong>Quindi le aziende farmaceutiche potrebbero monitorare i propri prodotti<\/strong>, e anche i principi attivi correlati, non solo per scopi\u00a0commerciali, ma anche<strong> per individuare eventuali eventi avversi segnalati <em>online<\/em> dai pazienti, spesso inconsapevolmente<\/strong>.<\/p>\n<p>In quest&#8217;ottica, il <em>media <\/em>che si presta pi\u00f9 facilmente alla lente di ingrandimento della farmacovigilanza \u00e8 <em>Twitter <\/em>che, pur avendo meno utenti di <em>Facebook<\/em>, presenta circa il 90% di post pubblici. In letteratura sono gi\u00e0 presenti numerosi articoli di carattere medico-scientifico che parlano delle potenzialit\u00e0 di <em>Twitter<\/em>. \u00a0I ricercatori hanno effettuato vari tentativi per sviluppare strumenti capaci di individuare <strong>gli ADE (<em>Adverse Drug Event<\/em>) nei<\/strong> <strong><em>social media<\/em><\/strong>, che possono essere utilizzati come un database.<\/p>\n<p>Ogni esperimento \u00e8 stato caratterizzato dall&#8217;utilizzo di diversi linguaggi di processo, coinvolgendo dizionari di medicina (per le condizioni mediche espresse nel <em>tweet<\/em>) e un database di farmaci, considerando i nomi commerciali. Recentemente \u00e8 stato anche sviluppato <a href=\"https:\/\/publichealth.jmir.org\/article\/viewFile\/publichealth_v3i2e24\/2\">un corpus chiamato TWIMED<\/a>, per analizzare in maniera comparata le frasi di <em>Twitter<\/em> e <em>Pubmed<\/em> che parlano di eventi avversi, considerando le differenze di linguaggio.<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/dl.acm.org\/citation.cfm?id=3052671\">L\u2019ultimo esperimento pubblicato<\/a> descrive uno strumento per l&#8217;identificazione di eventi avversi, che utilizza le CNN (<em>Convolutional Neural-Network<\/em>, reti neurali convoluzionali). Tali reti neurali si ispirano al funzionamento della corteccia visiva negli animali. Infatti le capacit\u00e0 associative di questa rete rendono le CNN adatte sia per il riconoscimento di immagini sia per la rielaborazione di linguaggio.<\/p>\n<h5>Le reti neurali per individuare eventi avversi al farmaco su Twitter<\/h5>\n<p>Le caratteristiche del sistema delle CNN consistono nell&#8217;associazione fra un farmaco e una condizione di salute causata da un evento avverso correlato. La potenza delle CNN risiede nella capacit\u00e0 di fare associazioni che vanno oltre al linguaggio formale da dizionario medico, individuando versioni\u00a0pi\u00f9 colloquiali utilizzate dalle persone per esprimere una condizione patologica.<\/p>\n<p>La fase cruciale sta nella scelta dei \u201cdizionari\u201d di termini per scavare nel database di <em>Twitter<\/em>. Il sistema si basa su un\u2019associazione di <em>Health Condition<\/em> \u201ccondizioni mediche\u201d che si riferiscono ai potenziali effetti avversi, e i farmaci, riportati con il nome commerciale maggiormente utilizzato. Il sistema delle reti neurali associa i due termini.<\/p>\n<p>La potenza di questa tipologia di reti neurali permette di individuare nei 140 caratteri delle \u201c<em>embedding regions<\/em>\u201d, cio\u00e8 regioni semantiche delle frasi in cui individuare i termini che permettono al programma e al suo supervisore di caratterizzare il <em>tweet<\/em> come evento avverso.<\/p>\n<h5>Possibile impatto sul mondo della Farmacovigilanza<\/h5>\n<p>Quando saranno pronti gli strumenti in grado di garantire\u00a0un&#8217;elevata efficacia nell&#8217;individuare segnali di farmacovigilanza dai social network, <strong>allora gli enti regolatori nazionali e internazionali analizzeranno la questione, agendo nel merito.<\/strong> Nonostante sia gi\u00e0 stato affrontato da EMA e FDA, la raccolta di eventi avversi in questo campo necessita dei sistemi di identificazione dell\u2019utente che ha generato il segnale e del medico responsabile.<\/p>\n<p>I social media non permettono soltanto di ottenere dati pi\u00f9 vasti su eventi avversi conosciuti o di individuarne di nuovi, <strong>ma consentono anche di entrare direttamente in contatto con il paziente, su un canale ancora poco esplorato. <\/strong>Le aziende farmaceutiche e i professionisti del settore potrebbero, in un prossimo futuro, dover affrontare questa nuova attivit\u00e0 di farmacovigilanza.<\/p>\n<p>Fonte:<\/p>\n<p>K.Lee et al.\u201dAdverse Drug Event Detection in Tweets with Semi-Supervised Convolutional Neural Networks\u201d doi:10.1145\/3038912.3052671. 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