Todos queremos olvidarnos del dolor y la destrucción causados por el COVID-19. Pero, lamentablemente, los problemas de salud pública, como las grandes pandemias, podrían ser incluso más graves. más frecuentes en el futuro: un estudio de 2021 analizó datos sobre brotes de enfermedades anteriores y descubrió que la tasa de nuevas pandemias que se desatan para infectar a los humanos está aumentando. Es más, el riesgo de brotes se triplicará en las próximas décadas.
“Uno puede suponer erróneamente que podemos permitirnos esperar otros 100 años antes de experimentar otro evento similar”, dijo Gabriel Katul, investigador de la Universidad de Duke y uno de los autores del estudio. en una oracion. “Esta impresión es falsa”.
La necesidad de impulsar la preparación para una pandemia es clara. Afortunadamente, los científicos de datos han asumido el mando. Están profundizando en el potencial sin explotar de las plataformas de redes sociales y los motores de búsqueda para predecir las trayectorias de enfermedades infecciosas, lo que podría ayudar a las autoridades a frenar de manera más efectiva la propagación de futuras pandemias y también a gestionar mejor los problemas de salud estacionales como la influenza.
¿Cómo pueden las redes sociales ayudar a predecir las tendencias de salud?
Los estudios destacan cómo los datos agregados de plataformas como Google y X, anteriormente Twitter, pueden revelar que el volumen de consultas de búsqueda relacionadas con síntomas similares a los de la gripe (o palabras clave asociadas con enfermedades virales) y presagiar brotes regionales. El objetivo es explotar estas huellas digitales como indicadores tempranos de crisis sanitarias inminentes.
Un estudio de 2023, por ejemplo, examinó 1,3 millones de publicaciones en X utilizando técnicas de aprendizaje automático para analizar el contenido de posibles menciones de la enfermedad de Lyme En los EE. UU., el algoritmo informático pudo determinar con un 90 por ciento de precisión qué tweets hablaban de la enfermedad de Lyme.
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¿Cómo están aprovechando los científicos esos datos?
Es este tipo de datos el que los científicos quieren utilizar para pronosticar la posible propagación de enfermedades. De hecho, ya lo son, pero aprovechar esos datos es más complicado que simplemente mostrar que muchas personas están tuiteando (o buscando en Google) ciertas palabras clave relevantes.
Los modelos informáticos deben tener en cuenta todo tipo de variables adicionales, como dónde tiende a moverse la gente dentro de una ciudad o un país, el tiempo de incubación de una enfermedad determinada (cuánto tiempo tarda en volverse contagiosa después de haber estado expuesta al patógeno) y tasas de vacunación. Es un panorama complejo, pero los estudios están comenzando a mostrar resultados.
En un estudio publicado en 2022 en Computación suave aplicada, investigadores retrospectivamente predijo la propagación de COVID-19 de publicaciones en redes sociales con una tasa de precisión de más del 90 por ciento.
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¿Puede este trabajo ayudar a prevenir futuros brotes de enfermedades?
El desafío clave ahora es tomar estos modelos a partir de la prueba de concepto (donde los científicos analizan brotes anteriores para demostrar que los modelos funcionan) y aplicarlos para predecir y prevenir enfermedades futuras. Eso es mucho más difícil, porque a menudo no sabemos todo lo que nos gustaría saber sobre una enfermedad nueva, como su tiempo de incubación, antes del brote.
Por lo tanto, el poder predictivo de estos modelos depende de algoritmos sofisticados y técnicas de aprendizaje automático que examinan cantidades masivas de datos para proporcionar la mejor suposición. Al discernir patrones y matices dentro de estos conjuntos de datos, los investigadores esperan desbloquear el potencial para pronosticar problemas de salud. antes aparecen en los datos oficiales.
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¿Cuáles son los desafíos del uso de datos de redes sociales para predecir enfermedades?
Aún así, los tomadores de decisiones tendrán que aceptar estas nuevas tecnologías primero. Incluso entonces, las consideraciones éticas relativas a la privacidad del usuario plantean serios desafíos. Varios estudios han puesto de relieve la necesidad de uso responsable de datos y marcos éticos estrictos para garantizar que se respete la privacidad del usuario en la búsqueda de aprovechar los macrodatos en beneficio de la vigilancia de la salud pública.
A medida que la tecnología continúa evolucionando y dando forma a nuestro mundo, la fusión del análisis de big data y la salud pública ofrece una vía prometedora para revolucionar la vigilancia de enfermedades y las estrategias de respuesta. Por lo tanto, hay motivos para el optimismo, incluso si las pandemias sean más comunes en el futuro.
Después de todo, la necesidad es la madre de la invención.
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