La predicción de la expansión de epidemias como el ébola en África tiene aliados como la tecnología y las redes sociales, que permiten el análisis de palabras claves en internet tipo “fiebre” para monitorizar enfermedades.

 

Las tecnologías, junto con el análisis de las ingentes cantidades de datos en blogs, webs, tuits o redes sociales sanitarias y de expertos, que son todo un filón de información en expansión, están revolucionando la estadística y la forma de hacer predicciones científicas.

 

“Cuanta más información, mejores predicciones, es decir, con mucha mayor celeridad y calidad”, aseguró en una entrevista con EFEfuturo la catedrática Rosa Elvira Lillo Rodríguez, del Departamento de Estadística de la Universidad Carlos III de Madrid.

 

Los nuevos datos con los que trabaja ahora la Estadística aportan mucho conocimiento y además en tiempo real: resultados de búsquedas en Google, palabras claves sobre estados de salud compartidos en redes sociales, información de sanitarios en internet, control de llamadas telefónicas para trazar recorridos y saber qué población se traslada al hospital, entre otros, señaló la experta.

 

Mapa interactivo de enfermedades

 

Health Map es un mapa interactivo diseñado por un equipo de investigadores, epidemiólogos y desarrolladores de software en el Hospital Infantil de Boston, Estados Unidos, fundado en 2006.

 

Es un líder global en línea para el monitoreo de brotes de enfermedades y la vigilancia en tiempo real de las nuevas amenazas para la salud pública.

 

Brotes cerca de mi

 

El sitio Web de libre acceso y aplicación móvil ‘Brotes cerca de mí’ entregan en tiempo real en una amplia gama de enfermedades infecciosas emergentes para un público diverso que incluye bibliotecas, departamentos de salud locales, los gobiernos y los viajeros internacionales.

 

HealthMap reúne a las fuentes de datos dispares, incluyendo agregadores en línea de noticias, informes de testigos oculares, debates de expertos e informes oficiales validados, para lograr una visión unificada y global de la actual situación mundial de las enfermedades infecciosas y su efecto sobre la salud humana y animal.

 

 

 

Cómo funciona

 

Esta herramienta utiliza algoritmos para recorrer redes sociales, webs de noticias locales, prensa en internet, blogs, sitios gubernamentales, información compartida en redes sociales médicas y otras fuentes, con el fin de rastrear posibles brotes de enfermedades.

 

El pasado 11 de agosto, se dio a conocer que días antes de que la Organización Mundial de la Salud anunciara formalmente la epidemia, HealthMap fue capaz de detectar la “fiebre hemorrágica misteriosa” en las zonas forestales de Guinea que causó la muerte de 23 personas.

 

El mapa de la salud hace uso de fuentes específicas para detallar qué brote de enfermedad y en donde se está registrando.

 

Entre ellas está el Programa de Monitoreo de Enfermedades Emergentes, un programa de la Sociedad Internacional de Enfermedades Infecciosas, la Organización Mundial de la Salud (OMS) y GeoSentinel, una red en línea global de 48 viajes y clínicas del tropical-remedio extendidos a través de varios continentes.

 

Organización Mundial de Sanidad Animal, Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO), Eurosurveillance, Centro Europeo para la Prevención y el Control de Enfermedades; Google Noticias, entre otros.

 

 

 

Y Twitter…

 

Y Twitter no se queda atrás, en marzo de este año, la red social comenzó a ser utilizado para identificar a pacientes con depresión, detener la escalada de suicidios en el mundo y ahora se emplea para detectar brotes de VIH y controlar su propagación, según un estudio realizado por la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA, por sus siglas en inglés) en conjunto con la empresa Virginia Tech, y publicado por la revista científica “Preventive Medicine”.

 

“Nuestro estudio se centra en la predicción del comportamiento: nos hemos fijado en las palabras y las frases que sugieren cómo las personas se comportan o están a punto de comportarse; usamos la psicología de los tuits para predecir potencialmente la enfermedad en el futuro”, dijo Sean Young, coautor del estudio, a CBS News.

 

 

(Con información de EFE) DE