Innovation in technology enables pe

Innovation in technology enables people to communicate, share information and
look for their needs by just sitting in rooms and going through some clicks. While social
media has played a very important role in connecting people worldwide, its potential has
stretched beyond the innovative idea of connecting people through their social networks.
While many thought there was no meeting point for the healthcare sector and social
media, it was a surprise when research and innovations have shown that social media
could lay a very significant role in the health care sector.
Research has been done in developing models that could use social media as the
data source for tracking diseases. Most of these analyses are based on models that
prioritize strong correlations with seasonal and pandemic kinds of diseases over the
health conditions of a specific individual user.
The aim of this research is to develop a diabetes detecting tool at the individual
level using a sample of Twitter IDs that have been collected from the Twitter search
using the query –‘recently diagnosed’ and ‘diabetes’. Based on text analysis of social
media posts using Fisher’s exact test, without any medical settings, this thesis
investigates the feasibility of diagnosing and classifying diabetes via machine learning
techniques, Naive Bayes and Random Forest classifiers. It was found that more than half
(20/30 ≈ 67%) of the users in the sample mentioned being tested positive for diabetes,
about 27% (8/30) of the users mentioned the symptoms and got involved in diabetes
related discussions, but did not mention about being tested positive and rest 4% had no
mention of symptoms or diabetes.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นวัตกรรมเทคโนโลยีทำให้คนสามารถติดต่อสื่อสาร แบ่งปันข้อมูล และค้นหาความต้องการ โดยเพียงแค่นั่งอยู่ในห้อง และผ่านบางคลิ ในขณะที่สังคมสื่อมีบทบาทสำคัญในการเชื่อมต่อผู้คนทั่วโลก มีศักยภาพยืดเกินความคิดสร้างสรรค์ของคนที่เชื่อมต่อผ่านเครือข่ายสังคมในขณะที่คิดมีหลาย จุดไม่ประชุมภาคสุขภาพและสังคมสื่อ มันเป็นความประหลาดใจเมื่อวิจัยและนวัตกรรมได้แสดงที่สื่อสังคมออนไลน์สามารถวางบทบาทสำคัญในการดูแลสุขภาพมีงานวิจัยในการพัฒนารูปแบบที่สามารถใช้สื่อสังคมออนไลน์เป็นการแหล่งข้อมูลสำหรับการติดตามโรค ส่วนใหญ่ของการวิเคราะห์อยู่ในรูปแบบที่จัดลำดับความสำคัญความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งกับชนิดตามฤดูกาล และการระบาดของโรคผ่านการสภาวะสุขภาพของผู้ใช้แต่ละเฉพาะจุดมุ่งหมายของการวิจัยนี้คือการ พัฒนาโรคเบาหวานการตรวจสอบเครื่องมือที่แต่ละบุคคลระดับโดยใช้ตัวอย่างของรหัสที่ Twitter ที่สะสมไว้จากการค้นหา Twitterโดยใช้แบบสอบถาม- 'เพิ่งวินิจฉัย' และ 'หวาน' ตามข้อวิเคราะห์ของสังคมโพสต์สื่อที่ใช้ทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์ โดยไม่มีการตั้งค่าทางการแพทย์ วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ตรวจสอบความเป็นไปได้ของการวิเคราะห์ และจัดประเภทเบาหวานผ่านการเรียนรู้ของเครื่องเทคนิค ความไร้เดียงสา Bayes และคำนามภาษาป่าแบบสุ่ม พบว่ามากกว่าครึ่งหนึ่ง(20/30 ≈ 67%) ของผู้ใช้ในตัวอย่างที่กล่าวถึงการทดสอบในเชิงบวกสำหรับโรคเบาหวานประมาณ 27% (8/30) ของผู้ใช้กล่าวถึงอาการ และได้เกี่ยวข้องกับโรคเบาหวานที่เกี่ยวข้องกับการสนทนา แต่ไม่พูดถึงเกี่ยวกับการทดสอบเป็นบวกและส่วนที่เหลือ 4% ไม่ได้พูดถึงอาการของโรคเบาหวาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นวัตกรรมในเทคโนโลยีที่ช่วยให้คนในการสื่อสารแลกเปลี่ยนข้อมูลและ
มองสำหรับความต้องการของพวกเขาโดยเพียงแค่นั่งอยู่ในห้องพักและจะผ่านการคลิก ในขณะที่สังคม
สื่อมีบทบาทสำคัญมากในการเชื่อมต่อผู้คนทั่วโลกที่อาจเกิดขึ้นได้
ยืดเกินกว่าความคิดนวัตกรรมใหม่ของการเชื่อมต่อผู้คนผ่านเครือข่ายสังคมของพวกเขา.
ในขณะที่หลายคนคิดว่าไม่มีจุดนัดพบสำหรับภาคการดูแลสุขภาพและสังคม
สื่อมันเป็นความประหลาดใจ เมื่อการวิจัยและนวัตกรรมที่ได้แสดงให้เห็นว่าสื่อสังคม
สามารถวางบทบาทสำคัญมากในภาคการดูแลสุขภาพ.
การวิจัยได้รับการดำเนินการในการพัฒนารูปแบบที่สามารถใช้สื่อสังคมเป็น
แหล่งข้อมูลสำหรับการติดตามโรค ส่วนใหญ่ของการวิเคราะห์เหล่านี้จะขึ้นอยู่กับรูปแบบที่
ให้ความสำคัญกับความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งกับชนิดตามฤดูกาลและการแพร่ระบาดของโรคในช่วง
สภาวะสุขภาพของผู้ใช้แต่ละคนโดยเฉพาะ.
จุดมุ่งหมายของงานวิจัยนี้คือการพัฒนาโรคเบาหวานเครื่องมือการตรวจสอบที่แต่ละ
ระดับโดยใช้กลุ่มตัวอย่างที่ Twitter รหัสที่ได้รับการเก็บรวบรวมจากการค้นหาทวิตเตอร์
โดยใช้แบบสอบถามการวินิจฉัย -'recently 'และ' โรคเบาหวาน ' จากการวิเคราะห์ข้อความของสังคม
โพสต์สื่อใช้การทดสอบที่แน่นอนฟิชเชอร์โดยไม่ต้องตั้งค่าใด ๆ ทางการแพทย์วิทยานิพนธ์ฉบับนี้
สำรวจความเป็นไปได้ของการวินิจฉัยและการจำแนกโรคเบาหวานผ่านการเรียนรู้เครื่อง
เทคนิค Naive Bayes ลักษณนามและสุ่มป่า นอกจากนี้ยังพบว่ามากกว่าครึ่งหนึ่ง
(20/30 ≈ 67%) ของผู้ใช้ในกลุ่มตัวอย่างดังกล่าวถูกทดสอบในเชิงบวกสำหรับโรคเบาหวาน
ประมาณ 27% (8/30) ของผู้ใช้กล่าวถึงอาการและมีส่วนร่วมในโรคเบาหวาน
การอภิปรายที่เกี่ยวข้อง แต่ไม่ได้พูดถึงเกี่ยวกับการทดสอบในเชิงบวกและส่วนที่เหลือ 4% ไม่มี
การเอ่ยถึงอาการหรือโรคเบาหวาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นวัตกรรมในเทคโนโลยีที่ช่วยให้คนติดต่อสื่อสาร แลกเปลี่ยนข้อมูลและค้นหาความต้องการของพวกเขาโดยเพียงแค่นั่งอยู่ในห้อง และไปผ่านบางคลิก ในขณะที่สังคมสื่อมีบทบาทสำคัญมากในการเชื่อมต่อผู้คนทั่วโลก มีศักยภาพ มียืดเกินความคิดที่เป็นนวัตกรรมใหม่ของการเชื่อมต่อผู้คนผ่านเครือข่ายทางสังคมของพวกเขาในขณะที่หลายคนคิดว่าไม่มีจุดนัดพบสำหรับภาคสังคมและสุขภาพสื่อ มันเป็นเซอร์ไพรส์ เมื่อผลงานวิจัยและนวัตกรรม ได้แสดงให้เห็นว่าสื่อสังคมสามารถวางบทบาทสำคัญในภาคการดูแลสุขภาพงานวิจัยได้ทำในการพัฒนารุ่นที่สามารถใช้สื่อสังคมเป็นแหล่งข้อมูลสำหรับการติดตามโรค ส่วนใหญ่ของการศึกษาเหล่านี้จะขึ้นอยู่กับรุ่นที่เน้นความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งกับตามฤดูกาลและโรคไข้หวัดใหญ่ ชนิดของโรคมากกว่าภาวะสุขภาพเฉพาะบุคคลของผู้ใช้การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาเครื่องมือตรวจเบาหวานที่บุคคลระดับการใช้ตัวอย่างของรหัสที่ Twitter ที่ได้รับการรวบรวมจากการค้นหา Twitterโดยใช้แบบสอบถามและ 'recently นิจ ' และ ' เบาหวาน ' จากการวิเคราะห์ข้อความของสังคมโพสต์โดยสื่อของ Fisher Exact Test , โดยไม่ต้องตั้งค่าใด ๆทางการแพทย์ วิทยานิพนธ์นี้ศึกษาความเป็นไปได้ในการวินิจฉัยและจำแนกโรคเบาหวานผ่านเครื่องเรียนเทคนิค Bayes ไร้เดียงสาและคำป่าแบบสุ่ม พบว่ามากกว่าครึ่ง( 20 / 30 ≈ 67% ของผู้ใช้ที่ถูกกล่าวถึงในตัวอย่างทดสอบบวกสำหรับโรคเบาหวานเกี่ยวกับ 27 % ( 8 / 30 ) ของผู้ใช้ที่กล่าวถึงอาการและได้เกี่ยวข้องกับโรคเบาหวานที่เกี่ยวข้องกับการอภิปราย แต่ไม่ได้กล่าวถึงการทดสอบเป็นบวกและพัก 4 % ไม่มีกล่าวถึงอาการ หรือโรคเบาหวาน