Los impactos sociales y econ\u00f3micos de las epidemias pueden ser graves. El s\u00edndrome respiratorio agudo severo (SARS), por ejemplo, le cost\u00f3 a la econom\u00eda mundial unos 54.000 millones de d\u00f3lares.<\/p>\n
Tambi\u00e9n hay un riesgo creciente de epidemias no naturales provenientes del bioterrorismo, como resultado de los significativos avances en la edici\u00f3n de genes.<\/p>\n
Se necesitan mejores sistemas de vigilancia para detectar oportunamente las epidemias. Pero aunque existe el potencial de predecir epidemias por la b\u00fasqueda y procesamiento de datos de reportes de rumores y noticias (vigilancia de rumores), o cl\u00fasteres de s\u00edntomas de enfermedad (vigilancia sindr\u00f3mica) descritos por los usuarios de medios sociales, no se han logrado desarrollos en ese sentido.<\/p>\n
La vigilancia tradicional de enfermedades se basa en los datos obtenidos de m\u00e9dicos, hospitales o laboratorios a trav\u00e9s de sistemas formales de comunicaci\u00f3n. Esto proporciona informaci\u00f3n v\u00e1lida y precisa sobre brotes emergentes y el impacto de las estrategias de control, tales como la vacunaci\u00f3n. Pero a menudo no es oportuna.<\/p>\n
Las epidemias pueden salirse r\u00e1pidamente de control. Como ocurri\u00f3 en 2014 con el brote de la enfermedad por el virus del \u00c9bola (EVE), por ejemplo. Se produjo un aumento exponencial de casos entre julio y octubre, cada caso produciendo dos nuevos casos, o duplic\u00e1ndose en cada generaci\u00f3n (cada pocos d\u00edas, dependiendo de variaciones en
\nel per\u00edodo de incubaci\u00f3n), por lo que 10 casos se convirtieron en 20, 20 se convirtieron en 40, y as\u00ed.<\/p>\n
Mientras m\u00e1s temprano se detecten las epidemias, m\u00e1s f\u00e1ciles son de controlar. Si se hubiera detectado y actuado precozmente sobre la epidemia de EVE, cuando s\u00f3lo se produc\u00edan diez casos al d\u00eda, se podr\u00edan haber evitado m\u00e1s de 600 casos en cuesti\u00f3n de semanas m\u00e1s tarde.<\/p>\n
Los datos digitales est\u00e1n disponibles p\u00fablicamente de muchas fuentes. La gente habla de epidemias en los medios sociales, utilizando palabras clave como \u201cfiebre\u201d e \u201cinfecci\u00f3n\u201d antes que sean identificadas oficialmente.<\/p>\n
Un sistema de vigilancia para detectar brotes de EVE utilizando Twitter, por ejemplo, podr\u00eda establecer etiquetas geoespaciales para lugares espec\u00edficos, tales como el continente africano. Se podr\u00eda buscar un conjunto de t\u00e9rminos en la Twittersphere tales como \u201chemorragia\u201d, \u201cfiebre\u201d, \u201cvirus\u201d, \u201c\u00c9bola\u201d, \u201cLassa\u201d (una enfermedad que puede ser confundido
\ncon la EVE).<\/p>\n
Un sistema que trate de identificar la influenza podr\u00eda procesar t\u00e9rminos que reflejen las visitas al m\u00e9dico, la compra de pa\u00f1uelos descartables, paracetamol o aspirina en las farmacias, las ausencias laborales, as\u00ed como los t\u00e9rminos espec\u00edficos para el s\u00edndrome cl\u00ednico de la influenza.<\/p>\n
Pero aunque ha habido algunos intentos de utilizar los medios sociales para la vigilancia de enfermedades en el pasado, tal como EpiSpider <\/a>(un rastreador de brotes en Atlanta, Georgia), ninguno de ellos est\u00e1 actualmente en funcionamiento.<\/p>\n Sin embargo, los medios sociales han sido explotados con \u00e9xito para otras aplicaciones de salud. La Organizaci\u00f3n de Investigaci\u00f3n cient\u00edfica e Industrial de la Mancomunidad (CSIRO), por ejemplo, desarroll\u00f3 una herramienta llamada WeFeel<\/a> para medir el pulso emocional de los pa\u00edses que utilizan los datos de Twitter.<\/p>\n Varias aplicaciones accesibles al p\u00fablico basadas en la web recogen informaci\u00f3n de eventos relacionados de art\u00edculos de noticias (pero no los medios sociales), como HealthMap<\/a> y MedISys<\/a>. Los datos se recogen y procesan de manera autom\u00e1tica, y, a veces es moderado por una persona antes de que una potencial amenaza para la salud sea identificada y publicada.<\/p>\n HealthMap proporcion\u00f3 un aviso sobre una \u201cmisteriosa fiebre hemorr\u00e1gica\u201d, que se convirti\u00f3 en el brote de EVE de \u00c1frica Occidental de 2014, nueve d\u00edas antes de que la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS) anunciara el brote.<\/p>\n La OMS estima que 60% de sus alertas de brotes iniciales se originan en fuentes informales como la Red de Inteligencia Global de Salud P\u00fablica (GPHIN)<\/a>, un agregador de noticias desarrollado por la OMS junto con Salud P\u00fablica de Canad\u00e1.<\/p>\n Google Flu Trends<\/a> se desarroll\u00f3 en 2008 para procesar datos de las b\u00fasquedas de Google para predecir las epidemias de influenza. Pero el an\u00e1lisis del valor de este enfoque ha sido contradictorio y Google puso fin a la iniciativa en 2015.<\/p>\n Los sitios de expertos que reportan informaci\u00f3n extraoficial de expertos en salud tambi\u00e9n son una fuente valiosa de alertas epid\u00e9micas. FluTrackers<\/a> y ProMED<\/a> son sitios moderados donde se puede obtener informaci\u00f3n sobre brotes oportuna y de alta calidad.<\/p>\n Muchas epidemias importantes han aparecido por primera vez en ProMED, tales como el s\u00edndrome respiratorio de Medio Oriente (MERS) y la EVE. ProMED ahora se ha asociado con la Red de Entrenamiento en Programas de Epidemiolog\u00eda e Intervenciones de Salud P\u00fablica (TEPHINET), HealthMap y el Fondo Global de Amenazas Skoll para crear un nuevo sistema de detecci\u00f3n r\u00e1pida de epidemias, Epicore<\/a>.<\/p>\n Epicore es una red virtual cerrada de profesionales sanitarios de todo el mundo que proporcionan informaci\u00f3n sobre rumores y noticias para mejorar la vigilancia epidemiol\u00f3gica.<\/p>\n Los blogs de expertos son tambi\u00e9n una fuente de informaci\u00f3n, pero pueden variar en cuanto a fiabilidad y calidad.<\/p>\n Lo ideal es que un sistema de vigilancia de enfermedades brinde datos oportunos y v\u00e1lidos, pero esto rara vez es factible.<\/p>\n Los sistemas tradicionales de vigilancia est\u00e1n sujetos a una serie de comprobaciones para asegurar la exactitud de sus datos. Si bien esto maximiza la validez, da lugar a retrasos y a un uso pr\u00e1ctico limitado.<\/p>\n Para la detecci\u00f3n r\u00e1pida de las epidemias, se requiere un equilibrio entre la rapidez y la validez de los datos.<\/p>\n La vigilancia basada en los medios sociales no es un sustituto de la vigilancia tradicional, sino un fortalecimiento que mejora la capacidad de detectar brotes precozmente. Una vez que se detecta una se\u00f1al r\u00e1pida, las autoridades de salud p\u00fablica pueden investigar y confirmar la epidemia, y la vigilancia tradicional puede tomar el relevo.<\/p>\n Los medios sociales brindan la oportunidad de mejorar la detecci\u00f3n y el control de las epidemias. Pero la informaci\u00f3n no oficial no es estructurada y no ha sido creada con prop\u00f3sitos de salud p\u00fablica.<\/p>\n Los algoritmos dise\u00f1ados para detectar \u201cfiebre\u201d, por ejemplo, pueden detectar los falsos positivos como \u201cfiebre por Bieber\u201d1<\/sup>. As\u00ed que son necesarios algoritmos bien construidos para la b\u00fasqueda y procesamiento de datos.<\/p>\n La gran cantidad de datos disponibles requiere de una gran potencia de computaci\u00f3n, y m\u00e9todos fiable de filtrado del \u201cruido de fondo\u201d.<\/p>\n Los m\u00e9todos tales como el an\u00e1lisis de series temporales se pueden utilizar para comparar datos de varios a\u00f1os para comprobar si una se\u00f1al epid\u00e9mica es mayor de lo esperado, en comparaci\u00f3n con a\u00f1os anteriores. Este m\u00e9todo ya es usado para mejorar los datos de la vigilancia tradicional, por lo que se puede aplicar a los datos de los medios sociales.<\/p>\n El aprendizaje en la inteligencia artificial es una promesa para el futuro, pero es necesario el an\u00e1lisis reflexivo humano y la interpretaci\u00f3n de los datos por parte de los expertos.<\/p>\n Mientras tanto, un enfoque m\u00e1s activo podr\u00eda implicar el involucramiento del usuario y la participaci\u00f3n en las actividades de vigilancia, en las que los ciudadanos pueden enviar informes o encuestas directamente a las autoridades de salud p\u00fablica a trav\u00e9s de aplicaciones m\u00f3viles o sitios web.<\/p>\nEl uso de los medios de comunicaci\u00f3n<\/h4>\n
Sitios moderados por expertos<\/h4>\n
Compromiso entre precisi\u00f3n y puntualidad<\/h4>\n
\u00bfC\u00f3mo podemos utilizar mejor los medios sociales?<\/h4>\n