211service.com
Cómo los datos de Wikipedia están revolucionando el pronóstico de la gripe
El año pasado por estas fechas, los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de Atlanta lanzaron un concurso para encontrar la mejor manera de pronosticar las características de la temporada de influenza 2013-2014 utilizando datos recopilados de Internet. Hoy, Kyle Hickmann de Los Alamos National Laboratories en Nuevo México y algunos amigos revelan los resultados de su modelo que usó datos en tiempo real de Wikipedia para pronosticar los datos reales recopilados por los CDC que aparecen unas dos semanas después.
Dicen que su modelo tiene el potencial de transformar el pronóstico de la gripe de un arte negro a una ciencia moderna tan bien fundamentada como el pronóstico del tiempo.
La gripe cobra entre 3000 y 49 000 vidas cada año en los EE. UU., por lo que un pronóstico preciso puede tener un impacto significativo en la forma en que la sociedad se prepara para la epidemia. El método actual de seguimiento de los brotes de gripe es algo anticuado. Se basa en un sistema voluntario en el que los funcionarios de salud pública informan el porcentaje de pacientes que ven cada semana con enfermedades similares a la influenza. Se define como el porcentaje de personas con temperatura superior a los 100 grados, tos y sin otra explicación que la gripe.
Estos números dan una idea de la incidencia de la gripe en cualquier momento, pero la precisión es claramente limitada. Por ejemplo, no tienen en cuenta a las personas con gripe que no buscan tratamiento ni a las personas con síntomas similares a los de la gripe que buscan tratamiento pero no tienen gripe.
Hay otro problema importante. La red que informa estos datos es relativamente lenta. Los números tardan aproximadamente dos semanas en filtrarse a través del sistema, por lo que los datos siempre tienen semanas de antigüedad.
Es por eso que los CDC están interesados en encontrar nuevas formas de monitorear la propagación de la gripe en tiempo real. Google, en particular, ha utilizado la cantidad de búsquedas de gripe y síntomas similares a la gripe para pronosticar la gripe en varias partes del mundo. Ese enfoque ha tenido un éxito considerable, pero también algunos fracasos desconcertantes. Sin embargo, un problema es que Google no pone sus datos a libre disposición y esta falta de transparencia es una fuente potencial de problemas para este tipo de investigación.
Así que Hickmann y compañía recurrieron a Wikipedia. Su idea es que la variación en el número de personas que acceden a artículos sobre la gripe es un indicador de la propagación de la enfermedad. Y dado que Wikipedia pone estos datos a disposición de cualquier parte interesada, es una fuente completamente transparente que probablemente estará disponible en el futuro previsible.
Hickman y compañía utilizan los datos de artículos sobre la gripe de años anteriores para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático para detectar el vínculo con las cifras de enfermedades similares a la gripe recopiladas por los CDC. Luego usaron el algoritmo para predecir los niveles de gripe en tiempo real durante la temporada de gripe del año pasado.
Los resultados son un buen predictor de los datos reales que los CDC ponen a disposición dos semanas después. Se muestra que los registros de acceso a los artículos de Wikipedia están altamente correlacionados con los registros históricos de enfermedades similares a la influenza y permiten una predicción precisa de los datos de enfermedades similares a la influenza varias semanas antes de que estén disponibles, dicen Hickmann y compañía.
Sin embargo, hay una advertencia. Un problema es que los pronósticos subestiman significativamente el tamaño del final de la temporada de gripe. Probablemente se deba a que las personas tienden a no volver a los artículos sobre la gripe de Wikipedia si se reinfectaron con otra cepa de gripe, que es una fuente importante de la enfermedad al final de la temporada. Dado que nuestro modelo no tiene en cuenta la reinfección o las múltiples cepas de influenza, la cola de la epidemia no se predice mucho después de que haya pasado el pico de la temporada de influenza, admiten.
Sin embargo, el trabajo es un paso importante hacia un sistema de predicción que es tan detallado y bien fundamentado como el pronóstico del tiempo. Una característica útil de su método es que muestra cuándo el modelo se desvía de los datos reales del terreno. Eso permite modificarlo en tiempo real para tener en cuenta estas diferencias, al igual que un pronóstico del tiempo.
El pronóstico de enfermedades es una ciencia en sus inicios, pero tiene el potencial de mejorar drásticamente el nivel de preparación del mundo médico para las epidemias. Las estimaciones aproximadas con las que los médicos han tenido que trabajar hasta ahora a menudo conducen a niveles significativos de preparación excesiva o insuficiente.
Eso parece probable que cambie. Y con la temporada de gripe 2014-2015 ya sobre nosotros, cuanto antes, mejor.
Ref: arxiv.org/abs/1410.7716 : Pronóstico de la temporada de influenza 2013-2014 usando Wikipedia