Objective: Ubiquitous internet access is reshaping the way we live, but it is accompanied by unprecedented challenges in preventing chronic diseases that are usually planted by long exposure to unhealthy lifestyles. This paper proposes leveraging online shopping behaviors as a proxy for personal lifestyle choices to improve chronic disease prevention literacy, targeted for times when e-commerce user experience has been assimilated into most people's everyday lives. Methods: Longitudinal query logs and purchase records from 15 million online shoppers were accessed, constructing a broad spectrum of lifestyle features covering assorted product categories and buyer personas. Using the lifestyle-related information preceding their first purchases of specific prescription drugs, we could determine associations between online shoppers' past lifestyle choices and whether they suffered from a particular chronic disease or not. Results: Novel lifestyle risk factors were discovered in two exemplars -- depression and diabetes, most of which showed cognitive congruence with existing healthcare knowledge. Further, such empirical findings could be adopted to locate online shoppers at high risk of these chronic diseases with decent accuracy (i.e., [area under the receiver operating characteristic curve] AUC=0.68 for depression and AUC=0.70 for diabetes), closely matching the performance of screening surveys benchmarked against medical diagnosis. Conclusions: Mining online shopping behaviors can point medical experts to a series of lifestyle issues associated with chronic diseases that are less explored to date. Hopefully, unobtrusive chronic disease surveillance via e-commerce sites can grant consenting individuals a privilege to be connected more readily with the medical profession and sophistication.


翻译:目标:在线互联网接入正在改变我们的生活方式,但与此同时,在预防慢性疾病方面出现了前所未有的挑战,而慢性疾病通常是通过长期接触不健康的生活方式而种植的。本文建议利用在线购物行为作为个人生活方式选择的代谢,以改善慢性疾病预防扫盲,目标是将电子商务用户的经验吸收到大多数人的日常生活中。方法:从1 500万在线购物者获取纵向查询日志和购买记录,建立范围广泛的生活方式特征,涵盖各种产品类别和买方。利用首次购买特定处方药品之前与生活方式有关的信息,我们可以确定在线购物者以往生活方式选择之间的关联,以及他们是否患有某种特定慢性疾病。结果:在两种外观 -- -- 抑郁症和糖尿病 -- -- 多数都表现出与现有保健知识的认知一致性。 此外,可以采用这种经验调查结果,将这些慢性慢性疾病高风险的购物者定位为具有相当准确性(例如,[在接受者操作特征曲线下的区域],AUC=0.68,对于抑郁症和AUC=0.70系列采购行为是否遭受过特殊慢性慢性慢性病症。通过医学调查,可以将长期的医科专家与长期病历比比标准。

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