Utilizando el aprendizaje automático avanzado, un equipo interdisciplinario de investigadores de la Universidad de California en San Diego desarrolló tecnología que extrajo Twitter para identificar entidades que venden ilegalmente opioides recetados en línea.
Entre junio y noviembre de 2015, se recopilaron unos 619,937 tweets que contenían las palabras clave codeína, Percocet, fentanilo, Vicodin, Oxycontin, oxicodona e hidrocodona. Los resultados, publicados en línea en el Revista estadounidense de salud pública en octubre, detectó 1.778 publicaciones que promocionaban la venta de sustancias controladas, el 90 por ciento incluía hipervínculos a sitios en línea para su compra.
"Un uso poco saludable de medicamentos opioides recetados y sin receta continúa aumentando en los Estados Unidos. Las políticas públicas y los esfuerzos de aplicación de la ley están tratando de abordar esta crisis, pero se necesita prestar más atención a la posible influencia negativa de las tecnologías digitales".dijo Tim K. Mackey, PhD, profesor asociado de anestesiología y salud pública global de la Facultad de Medicina de la Universidad de California en San Diego y primer autor. "Nuestro estudio demuestra la utilidad de una tecnología para ayudar en estos esfuerzos que buscan en las redes sociales un comportamiento que plantea un públicoamenaza, como la venta ilegal de sustancias controladas "
Mackey e investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de California en San Diego y la Escuela de Ingeniería Jacobs utilizaron un proceso de tres pasos que involucró la computación basada en la nube para recopilar grandes volúmenes de tweets filtrados por palabras clave, aprendizaje automático para aislar tweets relacionados con la comercialización de opioidesy examen forense web para analizar publicaciones que incluían hipervínculos a sitios web externos.
Durante el período de estudio de cinco meses, menos del 1 por ciento de los tweets que mencionaron opioides eran opioides de venta con receta, y solo 46 de los hipervínculos incluidos en esos tweets todavía estaban vivos cuando el equipo analizó los datos ocho meses después. Sin embargo, si elLa tecnología se usó para la vigilancia activa, los datos podrían usarse para encontrar más enlaces en vivo y también podrían usarse para la vigilancia y detección de otras actividades ilegales en línea relacionadas con la salud, dijo Mackey.
La Ley de Protección al Consumidor de la Farmacia en línea Ryan Haight prohíbe la venta y comercialización de sustancias controladas directamente a los consumidores en línea. Fue aprobada en 2008 después de que Ryan Haight de San Diego, de 18 años, murió después de comprar Vicodin en línea.
"Esta tecnología podría ayudar a mejorar la aplicación de la Ley Ryan Haight", dijo Mackey. "Además, los proveedores de redes sociales pueden usarla para encontrar o prohibir contenido que sea ilegal o viole las leyes para garantizar que los consumidores tengan una experiencia en línea más segura".
Los investigadores forenses conectaron el marketing en Twitter a blogs, otras plataformas de redes sociales, formularios de usuario, anuncios clasificados en línea y sitios web. La mayoría de los sitios tenían direcciones extranjeras, y muchos estaban vinculados a Pakistán, un país recientemente identificado como fuente y exportador demedicamentos falsificados, falsificados y falsificados, dijo Mackey.
"La venta en línea de sustancias controladas está directamente prohibida por la ley federal. Sin embargo, las redes sociales parecen actuar como un conducto para un mayor riesgo de comportamiento de abuso de sustancias", dijo Mackey.
Un mapa interactivo de los resultados del estudio está disponible aquí: http://www.google.com/maps/d/u/0/edit?mid=13qnaNCAKlVJVOezTUObv3Szto1Q&ll=12.624085123383825%2C0&z=3
Este estudio se basa en un estudio de febrero de 2017 en la revista Comportamientos adictivos que usaba la misma tecnología de aprendizaje automático para filtrar el contenido de Twitter para identificar usos no médicos de medicamentos recetados y tendencias de comportamiento.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de California San Diego Health . Original escrito por Yadira Galindo. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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