上智大学大学院地球環境学研究科・安納教授らの研究グループは、SNSと深層学習を用いて熱中症リスクを早期に検知する手法の実証結果を発表した（掲載誌：Scientific Reports）。──SNS投稿には投稿者の感情や時間、場所などの情報が含まれており、これを分析することで感染症の流行などを早期に検知できる。本研究では、transformerベースの深層学習モデルを用いて日本語のX（旧Twitter）の投稿を分類し、その妥当性を評価した。その結果、モデルは高い性能を示し、正しく分類されたツイートと熱中症による救急搬送者のデータに相関があることが明らかとなった。この手法は、熱中症リスクの早期検出に有用であることが示された。