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Pakistán utiliza datos de teléfonos inteligentes para evitar el brote de dengue
El año pasado, la ciudad de Lahore, Pakistán, sufrió el peor brote de dengue de su historia. La enfermedad transmitida por mosquitos infectó a unas 16.000 personas y se cobró 352 vidas. Este año fue una historia completamente diferente. Solo hubo 234 casos confirmados y ninguna muerte. La magnitud de la enfermedad varía de un año a otro, pero parte del cambio podría atribuirse a un nuevo sistema de seguimiento y predicción de brotes en la región.
Los investigadores que trabajan para el gobierno paquistaní desarrollaron un sistema de detección temprana de epidemias para su región que buscaba signos reveladores de un brote grave en los datos recopilados por los empleados del gobierno en busca de larvas de dengue y los casos confirmados notificados en los hospitales. Si los algoritmos del sistema detectaran un brote inminente, los empleados del gobierno irían a la región para limpiar los criaderos de mosquitos y matar larvas. Obtener pronósticos de epidemias tempranas este año nos ayudó a identificar brotes temprano, dice Umar Saif , científico informático de la Universidad de Ciencias de la Gestión de Lahore y ganador del premio Innovadores menores de 35 años de MIT Technology Review en 2011.
Este año, debido al sistema de seguimiento y los esfuerzos de los empleados del gobierno en el terreno, podríamos mirar un mapa y decir si ciertas áreas se iban a convertir en una epidemia, dice Saif, quien ha estado trabajando con el gobierno durante un año sabático. . La clave es poder localizar y poner en cuarentena una enfermedad como esta y evitar que se convierta en una epidemia, dice.
La base para el sistema de detección temprana fue otro proyecto encabezado por Saif: Flubreaks . Este sistema procesa datos de Google Flu Trends, que estima la propagación de la gripe según los términos de búsqueda relacionados con la enfermedad. Toda esa idea de poder extraer datos digitales nos ha ayudado a encontrar brotes más rápido, dice Mark Smolinski , director de Global Health Threats en Skoll Global Threats Fund, una organización sin fines de lucro que recientemente ayudó a lanzar un sitio llamado Gripe cerca de usted , que rastrea la gripe según una encuesta electrónica semanal que pregunta a las personas sobre su salud y cualquier síntoma de la gripe.
Smolinski formó parte del equipo de Google para desarrollar Google Flu Trends, que, según él, puede acelerar la identificación de brotes. Puede ganar un par de semanas simplemente agregando datos de términos de búsqueda en Internet, dice.
Si bien Google Flu Trends identifica los brotes a medida que ocurren, Flubreaks puede verlos antes de que comiencen al detectar las tendencias mundiales de la gripe y hacer predicciones tempranas de epidemias.
Los resultados de Flubreaks coincidieron estrechamente con los brotes reales informados por los Centros para el Control de Enfermedades, dice Saif. 'Encontramos esa idea muy emocionante', dice Saif. Los países como Pakistán no suelen tener una red de vigilancia de enfermedades bien establecida, dice. Queremos uno para el dengue en Pakistán, pero es algo muy caro y difícil de manejar.
Los investigadores han adaptado los algoritmos diseñados para la detección temprana de brotes de gripe por brotes de dengue. Si está tratando de rastrear una enfermedad como el dengue, que ocurre solo ocasionalmente, desea un algoritmo diferente en comparación con una enfermedad que ocurre todos los años, como la gripe, dice Saif.
El sistema de monitoreo del dengue se basa en pruebas de campo en el mundo real de las larvas de mosquitos y los informes de los hospitales para predecir dónde están comenzando los brotes de dengue. Si se sospecha que cierto vecindario está al comienzo de un brote, los funcionarios del gobierno podrían buscar reservorios de larvas de mosquitos, como charcos de agua, que probablemente estén causando el problema.
El sistema se puso en funcionamiento este verano. Utilizando 1.500 teléfonos Android, los trabajadores del gobierno de la región rastrearon la ubicación y el momento de los casos confirmados de dengue y las larvas de mosquitos que transmiten la enfermedad. Cada caso fue etiquetado por hora y ubicación. Gracias a los teléfonos Android, pudimos localizar el brote en un par de cientos de casas. Inevitablemente, encontraríamos algo de agua dentro o cerca de estas casas.
Saif y sus colegas planean verificar sus herramientas de predicción de la epidemia de dengue utilizando Tendencias del dengue de Google . Al igual que Google Flu Trends, la versión del dengue escanea términos de búsqueda en busca de palabras relacionadas con enfermedades, pero el conjunto de datos es escaso en este momento, dice Saif. Él y sus colegas también están buscando escanear artículos de periódicos y actualizaciones de redes sociales, en colaboración con investigadores de la Universidad de Nueva York, para agregar a sus datos de vigilancia de enfermedades.
Los datos digitales, como los términos de búsqueda en Internet, tienen el potencial de ayudar a monitorear enfermedades en todo el mundo, dice Smolinksi, con solo rastrear 15 síntomas diferentes. Si pudiera detectar síndromes de diferentes síntomas en el tiempo y el espacio, dice, entonces podría ser posible ver de dónde provienen y cuándo se informan. De hecho, podríamos detectar brotes de enfermedades respiratorias, enfermedades diarreicas y otras cosas.
Vigilancia de enfermedades: Este mapa de Lahore muestra pacientes con dengue (círculos) y larvas portadoras de dengue (alfileres rojos) este verano.