Mejor que el CDC y Google, Wikipedia podrá detectar tendencias en la gripe en base a los artículos que se buscan gracias a un nuevo modelo que analiza el tráfico de búsqueda basados en las estadísticas de Wikipedia.
Los investigadores del Hospital Infantil de Boston y la Escuela Médica de Harvard han descubierto una manera potencialmente más rápida para detectar tendencias emergentes de la gripe en los Estados Unidos.
El estudio, publicado en PLoS Computational Biology, viene de la mano del Google Flu Trends, que rastrea las tasas de incidencia de la gripe en todo el país para predecir cuándo las temporadas de gripe más graves tienden a surgir en un año determinado.
Además, los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) lanzan sus datos anuales para alertar a los estadounidenses cuando esperar los meses más contagiosos. Estos sistemas de seguimiento, sin embargo, pueden no ser las mejores fuentes de los datos de la gripe.
Los formularios basados en Internet de la recopilación de datos se han convertido en muy populares así como la actividad en línea continua acelerándose.
Ahora los científicos sugieren que las búsquedas neuróticas, a veces hipocondríacas que los usuarios realizan regularmente en realidad pueden ser buenas para algo: El seguimiento de la gripe a través de las búsquedas en Wikipedia logró estimar 2 semanas antes los niveles de gripe en los EE.UU. que los esfuerzos de la CDC y un 17 por ciento más preciso que las estimaciones de Google.
«Lo que realmente estábamos buscando era encontrar una manera de hacer estos cálculos a partir de datos que están completamente abiertos y de libre acceso para todos», dijo el co-investigador Dr. David McIver a Diario Médico. Esto, dice, es lo que separa a su modelo de algunas de las otras herramientas.
Hay mucho en juego en la elaboración de un modelo más perfecto. A pesar de la amplia disponibilidad de la vacuna, la gripe continúa infligiendo un total de entre 3.000 y 50.000 muertes cada año en los EE.UU.
La CDC publican informes semanales y anuales; sin embargo, como señalan los investigadores, «ya que puede tomar mucho tiempo para recopilar y analizar toda esta información, los datos que se están informando cada semana tardan típicamente entre 1 a 2 semanas hasta el momento de su publicación.»
Para optimizar la precisión de esta recopilación de datos, McIver y su co-investigador, el Dr. John Brownstein, fueron a Wikipedia, en la actualidad la mayor enciclopedia en línea y uno de los mayores sitios web que existen, con cerca de 506 millones de visitantes al mes, 27 mil millones de páginas vistas totales y 17.800 nuevos artículos cada día.
Utilizando los datos accesibles al público a través de las estadísticas de Wikimedia, recogieron los datos de búsqueda de 32 artículos relacionados con la influenza, incluyendo la «gripe aviar», «Fever» y «Tamiflu» entre diciembre del 2007 y agosto de 2013.
Sus resultados mostraron una fiabilidad impresionante que potencialmente se puede tener acceso en tiempo casi real. «En la práctica, si este sistema de vigilancia basado en la Wikipedia se aplicara de manera más permanente», escribe el equipo, «es posible que los cambios a la proporción estimada por Wikipedia [de] la actividad en Estados Unidos podrían estar disponibles sobre una base diaria o incluso de cada hora, aunque esta aplicación todavía no se ha explorado».
La gripe estacional no es la única vía abierta a las estimaciones basadas en Wikipedia. Las formas más letales, como el H1N1, que dio lugar a la pandemia de 2009, y la gripe aviar H5N1, cuya inestabilidad genética sigue amenazando a ciertas poblaciones, también pueden ser compatibles con el modelo de seguimiento.
«Tenemos la esperanza de que con este nuevo método de monitorización de la gripe, podamos aprovechar los datos disponibles del público para ayudar a la gente correcta, en tiempo casi real sobre el nivel de la carga de morbilidad en la población», explicó el equipo en un comunicado.
En última instancia, McIver dice, el modelo no está diseñado para competir con el CDC o Tendencias Google Flu; es cooperar con ellos. «Es importante para todos entender que estas herramientas no son sustitutos de las cosas tradicionales, como los CDC,» dijo. «Están destinadas a ser utilizadas uno al lado del otro.»
Fuente: McIver D, Brownstein J. Wikipedia Estimaciones Uso Prevalencia de enfermedades similares a la influenza en los Estados Unidos en la zona de Real-Time. PLoS Computational Biology. 2014.
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