Un nuevo modelo predice los brotes de gripe uno o dos semanas antes combinando información epidemiológica y búsquedas de Google.
Un equipo científico, integrado por expertos en estadística, ingeniería e informática aplicada a la salud de la Universidad de Harvard y del Boston Children’s Hospital (EE UU), ha desarrollado un nuevo modelo que mejora los intentos previos del seguimiento en tiempo real de casos de gripe a partir de datos de búsquedas on line.
Según explica a Sinc, el investigador mexicano Mauricio Santillana “es capaz de predecir los brotes de gripe una o dos semanas antes que los métodos clínicos tradicionales”. Esta nueva metodología, basada en fundamentos estadísticos, “es capaz de producir estimaciones más precisas sobre brotes de gripe que cualquier otro método disponible utilizado por Google». Esperan que este nuevo método sea utilizado por la comunidad científica para continuar el uso de big data en la predicción de brotes de enfermedades en todo el mundo.
Para ello, “utiliza información de brotes que han sucedido previamente, así como el número de personas que buscan términos relacionados a la gripe, por ejemplo: ‘síntomas de la gripe’, ‘fiebre’, o ‘remedios para la gripe’ en el buscador Google”, indica el investigador.
Santillana aclara que “la idea de utilizar las búsquedas de Google para predecir los brotes de enfermedades no es nueva. Lo que es nuevo es la manera de combinar la información epidemiológica histórica y las búsquedas on line para producir estimaciones más precisas de los casos de gripe en la población”.
El autor destaca que la información epidemiológica, proporcionada por el nuevo método, “podría ser utilizada para mejorar la toma de decisiones de salud pública en tiempo real».Por ejemplo, «para la distribución de personal y recursos hospitalarios en regiones que más lo necesiten ante brotes inesperados de esta efermedad”.
Además, el modelo es flexible, autocorregible, robusto y escalable, lo que le convierte en una potente herramienta que se podría utilizar para el seguimiento en tiempo real de otros eventos sociales en múltiples resoluciones temporales y espaciales, dicen los investigadores.