美国宾夕法尼亚州立大学的副教授Richard Lomotey表示，机器学习、人工智能（AI）和社交媒体为研究人员提供了分析健康相关社会问题的机会，特别是一些人们在其他环境中可能不愿讨论的内容。

研究人员使用人工智能从社交媒体X（前Twitter）挖掘了数据，以了解在新冠疫情期间艾滋感染者的真实经历。该研究成果已发表于《IEEE Access》。

研究人员开发了一种机器学习算法，分析了2020年3月1日至2022年4月30日期间，X上面发布的超过20万条与HIV相关的英语推文，发现了数据集中14个常见主题。这些主题——如检测、歧视和错误信息等——可以更好地帮助政策制定者制定更全面的健康相关法规。

选择使用X是因为其数据量大，这让研究人员能够对话题有一个大致了解，然后再深入细节。社交媒体的性质，以及相对匿名的能力意味着许多人可能会在这里表达更真实的情绪。

“随着AI和机器学习的出现，我们想看看如何利用这些技术来解决社会问题，特别是医疗问题，”Lomotey说：“我们的研究发现了艾滋感染者面临的紧迫问题，比如污名化、晚期确诊、药物获取有限、缺乏疫苗开发等。这些发现突显了艾滋感染者的关键社会需求，说明我们需要有针对性的干预和政策改革，以解决这些长期存在的问题。”

研究人员发现，即使在美国，一些地区的人们也在寻求帮助，比如少数群体，这包括女性、儿童和黑人男性同性恋，他们是受流行病影响最大，以及最缺乏护理资源的群体。

研究人员还发现“明显的错误信息”也是一个普遍存在的问题。Lomotey说：“有很多关于HIV的错误信息，HIV治疗的信息也很难找到，但当有人科普正确信息时，人们非常愿意学习。”

总的来说，研究人员认为需要有针对性的政策来解决发现的问题，例如增加医疗保健的可及性，解决污名化问题，加快疫苗开发，政策制定者应考虑这些问题。