Las redes sociales y los móviles son claves para predecir la expansión del ébola

Redes Sociales
Las tecnologías, junto con el análisis de las ingentes cantidades de datos en blogs, “webs”, tuits o redes sociales sanitarias y de expertos, están revolucionando la estadística y la forma de hacer predicciones científicas.

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 o el seguimiento de llamadas telefónicas para detectar traslados a hospitales.

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”, ha asegurado 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, ha señalado la experta.

La catedrática se ha referido al potencial de herramientas en funcionamiento como“Health Map”, una aplicación desarrollada por epidemiólogos y expertos de software en el Hospital Infantil de Boston (EEUU), que monitoriza información digital y contribuye en la vigilancia y detección de “amenazas” sanitarias públicas.

Esta herramienta, ya popular para el seguimiento de otras epidemias, 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.

Con miles y miles de datos, además de una serie de algoritmos, la aplicación detectó hace unos meses que una misteriosa fiebre hemorrágica se esparcía por África, y además lo hizo nueve días antes de que lo anunciara la Organización Mundial de la Salud (OMS).

La experta ha explicado que este tipo de herramientas aplican “procesos estocásticos”, que son los que buscan “patrones matemáticos para modelizar el azar con parámetros calculados mediante datos de distintas fuentes de información”.

Pese a que los sistemas sanitarios en África son “muy débiles”, sin apenas infraestructuras, los teléfonos móviles proliferan sin parar, especialmente en las ciudades, lo que podría aprovecharse para establecer nuevas estrategias en la lucha contra enfermedades.

El tráfico de direcciones IP en internet en el continente africano se habrá multiplicado por cinco en 2018, según Cisco. De acuerdo a sus previsiones, en el conjunto de esa región y Oriente Próximo, en el período de 2013 a 2018 se habrá doblado el número de internautas hasta los 431 millones, y la cifra de dispositivos conectados será de 2.000 millones.

En medicina, según la experta, el papel de la estadística está siendo determinante no sólo para predecir la expansión de enfermedades sino especialmente en el desarrollo de vacunas.

Asimismo, en procedimientos sanitarios tan populares como la clasificación en hospitales de grupos de riesgo de embarazadas que podrían estar gestando un hijo con Síndrome de Down.

Ha recordado que, además en la crisis del ébola, el funcionamiento cada vez más frecuente de escáneres en aeropuertos para controlar posibles estados febriles de la gente se sustentan también en modelos estadísticos.

La experta ha admitido que en ocasiones, sin embargo, se está “sobreestimando” el potencial de las predicciones a partir del Big Data; por ejemplo, con ciertos estudios anteriores para monitorizar la expansión de epidemias de gripe común a partir de búsquedas en Google.

Las técnicas estadísticas vinculadas al espectro digital no avanzan tan rápido como el volcado de información en internet, ha advertido la experta, tras destacar que, en las redes sociales se puede mentir para adulterar datos, pero la estadística tiene muy calculada esa posibilidad.

Para terminar, se ha referido a estos mapas digitales de salud que se están desarrollando a partir de Big Data como herramientas claramente eficaces para controlar enfermedades, aunque, otra cosa, ha añadido, es que se llegue a tiempo en la actual crisis del ébola. EFE