Twitter pourrait permettre de prédire les pics d’affluence aux urgences liés à l’asthme. Des chercheurs du Centre d’innovation clinique Parkland, à Dallas (Texas, Etats-Unis), ont mis au point un outil qui corrèle la qualité de l’air, les tweets concernant l’asthme et le nombre de visites aux services d’urgence avec une précision satisfaisante. Ils décrivent leur méthode dans l’édition dédiée au big data de l’IEE Journal of Biomedical and Health Informatics.
Testé pendant 3 mois
Être trop loquace sur les réseaux sociaux peut fatiguer les contacts… mais cela peut aussi être utile aux professionnels de santé. L’équipe du Centre d’innovation clinique Parkland a testé leur outil pendant 3 mois sur une population réelle, dans le plus gros hôpital de Dallas. Les chercheurs ont recoupé les dossiers médicaux des asthmatiques, les mesures de la qualité de l’air et la fréquence de trois mots-clés sur Twitter : asthme, inhalateur, sifflement.
« Vous pouvez obtenir beaucoup de détails à partir des réseaux sociaux, que vous n’obtenez pas dans les dossiers médicaux électroniques, précise Sudha Ram, principal auteur de l’étude. On ne voit le médecin qu’une fois de temps en temps, et on ne dit pas toujours au médecin combien de temps on a fait du sport, ce qu’on a mangé. Mais les gens partagent tout le temps ces informations sur les réseaux sociaux. »
Une précision de 75 %
Lorsque la qualité de l’air se dégrade, les visites aux urgences pour asthme incontrôlé sont en hausse. La même observation est valable lorsque les tweets liés à la maladie se font plus nombreux. Grâce à ces éléments, l’outil peut prédire – avec une précision de 75 % - si les services d’urgences doivent s’attendre à une affluence faible, moyenne ou forte des asthmatiques.
Cela s’avère très utile pour prévoir le personnel et le matériel nécessaire. « Nous avons pris conscience que l’asthme est un des plus grands générateurs de trafic dans les services d’urgences, explique Sudha Ram. Il arrive souvent qu’il n’y ait pas le personnel adéquat dans le service pour traiter ces patients, ou qu’il n’y ait pas le bon équipement, ce qui cause des problèmes qu’on n’avait pas prévus. »
L’outil permet en outre une prédiction en temps réel, et à l’échelle d’une population conséquente. Les chercheurs ont maintenant prévu d’élargir leur zone d’analyse à 75 hôpitaux de la zone Dallas-Fort Worth.
