Wikipedia como herramienta eficaz para predecir brotes de enfermedades
Por el equipo editorial de HospiMedica en español Actualizado el 30 Dec 2014 |
Un estudio reciente sugiere que la información sobre los accesos a Wikipedia podría ser una herramienta eficaz para prevenir los brotes de enfermedades hasta con un mes de antelación.
Los investigadores del Laboratorio Nacional de Los Álamos (Nuevo México, EUA) revisaron los registros del acceso entre 2010 y 2013 a las páginas de Wikipedia relacionadas con enfermedades. Hicieron registros gráficos de los idiomas en los cuales estaba escrita la información, para tenerlos como una medida aproximada de la ubicación de las personas. Utilizando modelos con técnicas de estadística lineal, los investigadores probaron entonces 14 formas de combinar la localización con las enfermedades para demostrar la viabilidad de las técnicas construidas con base en el flujo de la información y compararon estos resultados con la información sobre brotes de enfermedades proporcionada por los equipos nacionales de vigilancia de la salud.
Los investigadores encontraron tres grandes clases de resultados. En ocho casos, había una estrecha relación, que resultó muy útil, entre la estimación obtenida con el modelo y la información oficial. Esta técnica estadística les permitió predecir brotes de gripe en Estados Unidos, Polonia, Japón y Tailandia, aumentos de la fiebre del dengue en Brasil y Tailandia y un aumento de los casos de tuberculosis en Tailandia.
En tres casos, el modelo fracasó, al parecer debido a que los patrones de la información oficiales eran demasiado confusos para la captura y en otros tres, el modelo fracasó al parecer debido a que la relación de señal a ruido (SNR) de la información de Wikipedia era demasiado confusa para la captura. Los investigadores sugirieron que la incidencia de las enfermedades también podría estar cambiando muy lentamente como para ser evidente en el período elegido para el análisis. Los resultados también sugieren que estos modelos pueden ser utilizados incluso en lugares donde no hay información oficial sobre la cual construir los modelos. El estudio fue publicado el 13 de noviembre de 2014, en la revista PLoS Computational Biology.
“Un sistema mundial para la predicción de las enfermedades cambiaría la manera como respondemos a las epidemias. De la misma manera en que averiguamos el clima cada mañana, las personas y los funcionarios de salud pública podrían monitorizar la incidencia de las enfermedades y planificar para el futuro con base en el pronóstico de hoy”, dijo la autora principal, Sara Del Valle. “El objetivo de esta investigación es la construcción de un sistema operativo de código de fuente abierta para hacer el seguimiento y la predicción de las enfermedades con información abierta. Este trabajo muestra que podemos lograr ese objetivo”.
Los investigadores añadieron que es importante tener en cuenta los sesgos demográficos inherentes al uso de Wikipedia y de otras fuentes sociales de información de Internet, tales como la edad, el sexo y el nivel educativo. Lo que es más importante, es que esa información describe en muy buena forma a las personas y los lugares con buen acceso a Internet y con habilidades en tecnología.
Enlace relacionado:
Los Alamos National Laboratory
Los investigadores del Laboratorio Nacional de Los Álamos (Nuevo México, EUA) revisaron los registros del acceso entre 2010 y 2013 a las páginas de Wikipedia relacionadas con enfermedades. Hicieron registros gráficos de los idiomas en los cuales estaba escrita la información, para tenerlos como una medida aproximada de la ubicación de las personas. Utilizando modelos con técnicas de estadística lineal, los investigadores probaron entonces 14 formas de combinar la localización con las enfermedades para demostrar la viabilidad de las técnicas construidas con base en el flujo de la información y compararon estos resultados con la información sobre brotes de enfermedades proporcionada por los equipos nacionales de vigilancia de la salud.
Los investigadores encontraron tres grandes clases de resultados. En ocho casos, había una estrecha relación, que resultó muy útil, entre la estimación obtenida con el modelo y la información oficial. Esta técnica estadística les permitió predecir brotes de gripe en Estados Unidos, Polonia, Japón y Tailandia, aumentos de la fiebre del dengue en Brasil y Tailandia y un aumento de los casos de tuberculosis en Tailandia.
En tres casos, el modelo fracasó, al parecer debido a que los patrones de la información oficiales eran demasiado confusos para la captura y en otros tres, el modelo fracasó al parecer debido a que la relación de señal a ruido (SNR) de la información de Wikipedia era demasiado confusa para la captura. Los investigadores sugirieron que la incidencia de las enfermedades también podría estar cambiando muy lentamente como para ser evidente en el período elegido para el análisis. Los resultados también sugieren que estos modelos pueden ser utilizados incluso en lugares donde no hay información oficial sobre la cual construir los modelos. El estudio fue publicado el 13 de noviembre de 2014, en la revista PLoS Computational Biology.
“Un sistema mundial para la predicción de las enfermedades cambiaría la manera como respondemos a las epidemias. De la misma manera en que averiguamos el clima cada mañana, las personas y los funcionarios de salud pública podrían monitorizar la incidencia de las enfermedades y planificar para el futuro con base en el pronóstico de hoy”, dijo la autora principal, Sara Del Valle. “El objetivo de esta investigación es la construcción de un sistema operativo de código de fuente abierta para hacer el seguimiento y la predicción de las enfermedades con información abierta. Este trabajo muestra que podemos lograr ese objetivo”.
Los investigadores añadieron que es importante tener en cuenta los sesgos demográficos inherentes al uso de Wikipedia y de otras fuentes sociales de información de Internet, tales como la edad, el sexo y el nivel educativo. Lo que es más importante, es que esa información describe en muy buena forma a las personas y los lugares con buen acceso a Internet y con habilidades en tecnología.
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Los Alamos National Laboratory
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