Conocer con antelación los picos de la gripe es esencial para que el paciente se proteja del virus con una vacuna. Pero también es fundamental para el sistema sanitario. La temporada de gripe es variable cada año, y es común que en un periodo de tiempo muy corto se dispare la incidencia de la enfermedad. Así, prever la evolución de la gripe ayuda al sistema de salud a prepararse en cuanto al número de vacunas o antivirales disponibles.

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Sin embargo, los modelos de predicción convencionales pueden ser limitados, ya que solo tienen en cuenta los casos que registran los médicos. Se estima que solo el 30 % de los pacientes con gripe acude al médico. De este modo, es interesante contar con herramientas complementarias que aporten más datos para establecer estos modelos de predicción. Y estas herramientas las proporcionan las redes sociales y las comunidades online de salud con datos extraídos directamente de las personas afectadas.

Google Flu Trends, creado en 2008, es un servicio que ofrece predicciones sobre el virus de la gripe para más de 25 países. Su modelo de predicción se basa en que hay una estrecha relación entre la gente que busca en internet términos relacionados con la gripe y la gente que realmente está enferma. Así, gracias al número de búsquedas se puede estimar la acción del virus por países y regiones.

Sin embargo, este sistema tiene sus lagunas, de hecho, el año pasado Google Flu Trends predijo una incidencia del virus que dobló a la incidencia real. Esto se debe a que puede haber factores que desajusten el modelo. Por ejemplo, un aluvión de noticias sobre la gripe puede disparar las alarmas y hacer que la gente busque en internet términos relacionados con la gripe sin que llegue a sufrirlos.

Existe otra iniciativa similar, esta vez vinculada a Twitter. El grupo de investigación de Henry Kautz, de la Universidad de Rochester, concluyó que a través la red social de los ciento cuarenta caracteres también se puede prever la incidencia de la gripe. Rastrearon en los tuits de 600.000 usuarios neoyorquinos palabras clave relacionadas con los síntomas del virus y elaboraron un algoritmo que ofrecía datos de la incidencia de la enfermedad muy parecidos a los del sistema de salud. Según los escépticos, este sistema no es fiable, puesto que los tuiteros no representan a la población general.

Un paso más ha dado la Universidad de Columbia al combinar los datos de Google Flu Trends con los datos de gripe debidamente registrados por las autoridades sanitarias. A través de un sistema similar al de la predicción meteorológica, este modelo predice los picos de influenza hasta nueve semanas antes de que ocurran. Además, estas previsiones han resultado más fiables que aquellas que se basaban en datos históricos. Lamentablemente, este modelo solo controla la evolución de la gripe en EE. UU.

En España, el proyecto GripeNet.es, hijo del portal europeo Influenzanet, recaba datos sobre la enfermedad directamente de los usuarios. De forma anónima y periódica, la población, segmentada por edad, sexo y procedencia, facilita información sobre su estado de salud y hábitos de vida. El objetivo es tener datos más fiables sobre la gripe, fundamentales en la investigación de las epidemias. En el futuro esperan disponer de datos suficientes como para predecir la actividad del virus y alertar a las autoridades sanitarias cuando proceda.

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