ARRIBA: ISTOCK.COM, MIAKIEVY<\/p>\n
El 14 de marzo de 2014, la base de datos en l\u00ednea HealthMapan creada por investigadores del Bostons Childrens Hospital en 2006 para recopilar cuentas de casos de enfermedades de varias fuentes en l\u00ednea notificaron a los cient\u00edficos sobre un art\u00edculo escrito en franc\u00e9s sobre casos de una fiebre extra\u00f1a en Macenta, Guinea. Nueve d\u00edas despu\u00e9s, la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud anunci\u00f3 oficialmente un brote de \u00e9bola en el \u00e1rea. invaluable para que los investigadores contin\u00faen rastreando el virus m\u00e1s recientemente en la Rep\u00fablica Democr\u00e1tica del Congo. Una fuente clave es Twitter, Emily Cohn, que trabaja en HealthMap en el Boston Childrens Hospital, le dice a The Scientist<\/em> en un correo electr\u00f3nico. Los tuits que contienen el t\u00e9rmino \u00e9bola o evidencia de s\u00edntomas espec\u00edficos como fiebre, dolores articulares o musculares y tos o v\u00f3mitos con sangre se marcan mediante un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico y se agregan a la informaci\u00f3n extra\u00edda de medios de comunicaci\u00f3n en l\u00ednea, informes oficiales y otras fuentes para crear un mapa de casos, una l\u00ednea de tiempo y una proyecci\u00f3n de casos futuros previstos en ciertas \u00e1reas. Las redes sociales recopilan informaci\u00f3n sobre la ubicaci\u00f3n a trav\u00e9s de la ubicaci\u00f3n geogr\u00e1fica, dice Cohn. Es la fuente de datos m\u00e1s en tiempo real con la que trabajamos. <\/p>\n Los investigadores de HealthMap tambi\u00e9n han usado datos de redes sociales para crear un mapa global de Zika y un mapa de la gripe no solo en su entusiasmo por el uso de datos extra\u00eddos de las redes sociales y otras fuentes en l\u00ednea, como las b\u00fasquedas de Google, para rastrear y quiz\u00e1s alg\u00fan d\u00eda predecir brotes de enfermedades. La investigaci\u00f3n en esta \u00e1rea ha demostrado el valor de los datos generados por los usuarios de Internet para predecir brotes pasados, y la esperanza es que las publicaciones en las redes sociales y las b\u00fasquedas en Internet alg\u00fan d\u00eda puedan ayudar a rastrear la propagaci\u00f3n de enfermedades en tiempo real, brindando pistas sobre pat\u00f3genos. migraci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pido que los sistemas de vigilancia tradicionales.<\/p>\n Adem\u00e1s, las publicaciones sociales a menudo contienen informaci\u00f3n sobre las actitudes y comportamientos de las personas en respuesta a la enfermedad, por ejemplo, si una persona planea o no evacuar o vacunarse con la esperanza de evitar la enfermedad. , se\u00f1ala Lu Tang, investigador de comunicaci\u00f3n de la Universidad Texas A&M. Podemos detectar un brote de enfermedad en las redes sociales, dice, pero tambi\u00e9n podemos averiguar qu\u00e9 piensa la gente al respecto.<\/p>\n El sitio de redes sociales Twitter explot\u00f3 en el panorama de las redes sociales en 2007. En 2010, el sitio ten\u00eda 30 millones de usuarios que iniciaban sesi\u00f3n al menos una vez al mes. A fines de 2019, ese n\u00famero hab\u00eda aumentado a 145 millones. Desde el principio qued\u00f3 claro que el sitio podr\u00eda ser una herramienta poderosa para personas de todos los \u00e1mbitos de la vida, incluidos funcionarios de salud p\u00fablica y cient\u00edficos. <\/p>\n En un art\u00edculo de PLOS ONE<\/em> de 2011, los investigadores extrajo retroactivamente datos de Twitter de 2009, el a\u00f1o de la pandemia de gripe porcina H1N1, y descubri\u00f3 que el uso de palabras clave predeterminadas como gripe, Tamiflu y vacuna podr\u00eda proporcionar estimaciones precisas en tiempo real de la cantidad de casos de gripe en una regi\u00f3n geogr\u00e1fica hasta dos semanas antes de que los Centros para el Control y la Prevenci\u00f3n de Enfermedades de EE. UU. pudieran rastrear los casos confirmados utilizando registros hospitalarios. <\/p>\n Otros estudios han ofrecido resultados igualmente prometedores para el uso de las redes sociales para rastrear la marcha enfermedad y predecir cu\u00e1ntos casos m\u00e1s es probable que surjan en un \u00e1rea determinada. En 2012, los investigadores de HealthMap revisaron los art\u00edculos de los medios, los tuits y los informes del gobierno que la plataforma habr\u00eda recopilado durante los primeros 100 d\u00edas del brote de c\u00f3lera de 2010 en Hait\u00ed y demostraron que los datos podr\u00edan haber revelado tendencias en la propagaci\u00f3n de la enfermedad dos semanas antes de lo oficial. los datos del caso lo hicieron. Y un estudio de 2014 mostr\u00f3 que la combinaci\u00f3n de datos de Twitter con datos de la red de vigilancia de enfermedades similares a la influenza (ILINet) de los CDC, que rastrea las visitas a los profesionales de la salud por s\u00edntomas similares a los de la influenza, result\u00f3 en pron\u00f3sticos de influenza en tiempo real m\u00e1s precisos que confiar solo en ILINet. <\/p>\n Los datos de las redes sociales ayudan a superar el desaf\u00edo que plantea la variaci\u00f3n en la cobertura de los esfuerzos de vigilancia para el mapeo de enfermedades, dice Cohnan, un problema destacado por los m\u00e9todos inconsistentes para informar casos de \u00e9bola en \u00c1frica occidental. Las redes sociales capturan datos de poblaciones subrepresentadas, como aquellas con acceso limitado o nulo a la atenci\u00f3n m\u00e9dica, escribe en un correo electr\u00f3nico a The Scientist<\/em>.<\/p>\n Lo mismo podr\u00eda decirse de los datos en las b\u00fasquedas de Internet, algo que Google se dio cuenta justo cuando Twitter apareci\u00f3 en escena. El gigante de Internet dise\u00f1\u00f3 una plataforma para extraer datos de b\u00fasqueda de todo el mundo para t\u00e9rminos relacionados con brotes de enfermedades, particularmente influenza. La precisi\u00f3n del programa coincidi\u00f3 casi exactamente con los propios datos de vigilancia de los CDC a lo largo del tiempo y los entrega varios d\u00edas m\u00e1s r\u00e1pido que los CDC, inform\u00f3 Nature<\/em> en 2013. Google implement\u00f3 el sistema en 29 pa\u00edses para rastrear casos de gripe y, m\u00e1s tarde, fiebre del dengue, se\u00f1al\u00f3 Nature <\/em>, pero el programa sobreestim\u00f3 repetidamente la prevalencia de la gripe. La compa\u00f1\u00eda reconoci\u00f3 que la cobertura de los medios puede haber llevado a estimaciones infladas, pero dijo que el algoritmo hab\u00eda sido mejorado. <\/p>\n Investigadores financiados por Google tambi\u00e9n anunciaron que el programa no hab\u00eda podido detectar el virus H1N1 2009 no estacional. brote en sus datos. Google Flu Trends tuvo \u00e9xito hasta que dej\u00f3 de serlo, dice Kristian Andersen, genetista de enfermedades infecciosas del Instituto de Investigaci\u00f3n Scripps en La Jolla, California. El programa fracas\u00f3, informaron cient\u00edficos externos en Science<\/em>, en parte porque el algoritmo identific\u00f3 t\u00e9rminos de b\u00fasqueda relacionados con la gripe en funci\u00f3n de lo que la gente buscaba durante los momentos en que los casos de gripe alcanzaron su punto m\u00e1ximo seg\u00fan los informes oficiales sobre la gripe de los CDC, en lugar de de seleccionar palabras clave directamente relacionadas con la infecci\u00f3n o los s\u00edntomas. Esto atrap\u00f3 muchos t\u00e9rminos que en realidad no estaban relacionados con la gripe, como la temporada de baloncesto de la escuela secundaria, que, como deporte de invierno, a menudo se alinea con la temporada de gripe, explica Andersen. En 2015, la empresa cerr\u00f3 el programa Google Flu Trends.<\/p>\n Asegurarse de que las palabras clave sean representativas de lo que los investigadores quieren rastrear tambi\u00e9n es un desaf\u00edo para los investigadores que extraen datos de los sitios de redes sociales. Los algoritmos encargados de dar sentido a grandes cantidades de datos de b\u00fasqueda, tweets o publicaciones de Facebook deben funcionar en muchos idiomas, y es posible que los t\u00e9rminos espec\u00edficos deban evolucionar con el tiempo, se\u00f1ala Soo-Yong Shin, cient\u00edfico inform\u00e1tico que estudia datos de salud en Sungkyunkwan. Universidad en Corea del Sur. Antes del brote del s\u00edndrome respiratorio del Medio Oriente (MERS) en la Rep\u00fablica de Corea en 2015, solo los expertos estaban familiarizados con el acr\u00f3nimo, pero todo el mundo conoce el MERS en este momento, dice Shin. A medida que m\u00e1s personas tuiteaban sobre el MERS bas\u00e1ndose en lo que hab\u00edan visto en las noticias, la precisi\u00f3n de los informes basados en uno de sus propios conjuntos de t\u00e9rminos de b\u00fasqueda de la enfermedad se redujo de alrededor del 98 % al 60 % despu\u00e9s de un a\u00f1o. Los algoritmos de miner\u00eda de texto tambi\u00e9n pueden ser susceptibles a falsos positivos. Por ejemplo, el t\u00e9rmino Bieber fever, un t\u00e9rmino del argot que se refiere a una obsesi\u00f3n con la estrella del pop Justin Bieber, a menudo se se\u00f1ala como posiblemente relacionado con una enfermedad que causa fiebre.<\/p>\n Por lo tanto, mientras que las computadoras pueden hacer gran parte del trabajo, rastrear enfermedades de esta manera, se requerir\u00e1n expertos humanos que puedan verificar e interpretar la informaci\u00f3n a medida que llega. Adem\u00e1s, si bien las redes sociales pueden permitir que los investigadores lleguen a grupos subrepresentados en el sistema de atenci\u00f3n m\u00e9dica, es posible que pasen por alto otras franjas de la humanidad, dice Texas A& Sra. Tang. Las personas en Twitter tienden a ser m\u00e1s j\u00f3venes y m\u00e1s educadas que el promedio de su \u00e1rea. Los usuarios de Twitter solo representan una parte de la poblaci\u00f3n, dice. Al mirar solo Twitter, inevitablemente se perder\u00e1 [en] alguna poblaci\u00f3n [como] personas mayores, personas con menos educaci\u00f3n o personas que viven en \u00e1reas rurales con conexiones a Internet menos que perfectas.<\/p>\n En lugar de confiar exclusivamente en datos de b\u00fasqueda o de redes sociales, muchos investigadores creen que el camino a seguir es combinar informaci\u00f3n de diversas fuentes, incluidos los medios est\u00e1ndar y los informes oficiales, tal como lo hace HealthMap. La integraci\u00f3n de estas grandes fuentes de datos, incluida la informaci\u00f3n de las redes sociales, es un campo muy prometedor que estoy seguro generar\u00e1 algunos resultados muy fruct\u00edferos en los pr\u00f3ximos a\u00f1os, dice Gerardo Chowell, epidemi\u00f3logo matem\u00e1tico de la Universidad Estatal de Georgia.<\/p>\n HealthMap, una base de datos en l\u00ednea creada por investigadores del Bostons Childrens Hospital en 2006 para recopilar informes de posibles casos de enfermedades de fuentes disponibles en l\u00ednea, extrae texto de varios puntos de venta en l\u00ednea en busca de t\u00e9rminos que sugieran brotes de enfermedades. El sistema se\u00f1ala la ubicaci\u00f3n del caso en un mapa mundial y revela grupos a medida que comienzan a surgir, como cuando comenzaron a aparecer informes de una fiebre extra\u00f1a al comienzo del brote de \u00e9bola. Los epidemi\u00f3logos revisan y confirman los datos, luego los usan para predecir qu\u00e9 tan r\u00e1pido se propagar\u00e1 la enfermedad.<\/p>\n Ver infograf\u00eda completa.<\/strong>HEALTHMAP.ORG\/EBOLA\/<\/p>\n Si bien el uso de las redes sociales para ayudar a rastrear brotes todav\u00eda est\u00e1 madurando como una herramienta epidemiol\u00f3gica, hay algo que Twitter, Facebook y otra informaci\u00f3n ingresada por los usuarios de Internet agregan m\u00e1s all\u00e1 de ayudar a identificar casos simplemente: sugerencias sobre la mentalidad de los afectados por una determinada enfermedad. La capacidad \u00fanica de las redes sociales para capturar informaci\u00f3n no solo sobre d\u00f3nde est\u00e1n apareciendo enfermedades, sino tambi\u00e9n sobre c\u00f3mo las personas est\u00e1n respondiendo a ellas, puede resultar invaluable para la salud p\u00fablica. <\/p>\n Tang estudia c\u00f3mo los usuarios de las redes sociales hablan sobre las vacunas y las enfermedades que previenen. Actualmente, est\u00e1 analizando datos del reciente brote de sarampi\u00f3n en partes de los EE. UU., con la esperanza de descubrir qu\u00e9 creencias en torno a la enfermedad previenen o motivan a las personas a vacunarse. Espera que la actividad en las redes sociales la ayude a evaluar las percepciones de la gravedad de la enfermedad, la probabilidad de que los usuarios de las redes sociales crean que la contraer\u00e1n y si creen que la vacuna es peligrosa. Si entendemos por qu\u00e9 las personas no reciben la vacuna, podemos crear mensajes personalizados dirigidos a estos diferentes tipos de poblaciones, dice Tang.<\/p>\n Otros investigadores est\u00e1n realizando un trabajo similar. Chowell, por ejemplo, ha utilizado las redes sociales para estudiar si las personas eligen seguir las \u00f3rdenes de evacuaci\u00f3n bajo la amenaza de huracanes, que pueden traer fuertes lluvias y promover la propagaci\u00f3n de enfermedades transmitidas por mosquitos. \u00c9l y su equipo usan esa informaci\u00f3n para predecir a d\u00f3nde podr\u00eda ir el brote de una infecci\u00f3n y determinar qu\u00e9 tipos de esfuerzos, como cerrar escuelas o aeropuertos, podr\u00edan limitar la propagaci\u00f3n de pat\u00f3genos. Mientras tanto, el psic\u00f3logo conductual de la Universidad de California, Los \u00c1ngeles, Sean Young, utiliza los canales de las redes sociales para caracterizar las conversaciones sobre el VIH y la PrEP, el f\u00e1rmaco preventivo aprobado en 2012, para determinar qui\u00e9n decide en contra del tratamiento y por qu\u00e9.<\/p>\n Tales Los datos de informaci\u00f3n que van m\u00e1s all\u00e1 de mapas y estad\u00edsticas de enfermedades podr\u00edan conducir a conocimientos cr\u00edticos sobre c\u00f3mo responder mejor desde una perspectiva de salud p\u00fablica, dice Paul Russo, quien investiga las redes de medios sociales en la Universidad Yeshiva en la ciudad de Nueva York. Si comienzas a pensar en las implicaciones de saber d\u00f3nde est\u00e1n las personas, con qui\u00e9n est\u00e1n y qu\u00e9 est\u00e1n haciendo, es innovador.<\/p>\n El 29 de diciembre, @hannastasia tuite\u00f3: Hola @Postmates_Help @Postmates \u00bfPuede explicar por qu\u00e9 no recibo un reembolso por la comida que mi doctor me asegur\u00f3 que me dio una intoxicaci\u00f3n alimentaria, lo que me hizo perder un d\u00eda de trabajo & \u00bfpagar? He preguntado dos veces y me dicen que no me pueden ayudar. No volver\u00e9 a usar su servicio y le dir\u00e9 a otros que no lo hagan. Al d\u00eda siguiente, @foodsafetySTL, una cuenta administrada por el Departamento de Salud de St. Louis, respondi\u00f3 con un enlace para informar el caso al Departamento de Salud de la ciudad de St. Louis.<\/p>\n El departamento de salud fue parte de un proyecto destinado a usar Twitter para rastrear brotes de enfermedades transmitidas por los alimentos, una enfermedad que no se denuncia. Si bien los CDC estiman que 48 millones de personas experimentan intoxicaci\u00f3n alimentaria cada a\u00f1o, solo 128 000 son hospitalizadas. Muchos nunca ven a un m\u00e9dico ni informan sobre la enfermedad a los funcionarios de salud p\u00fablica. Pero algunas personas reportan s\u00edntomas en las redes sociales. Los tuits sobre s\u00edntomas o comentarios en el sitio de revisi\u00f3n de restaurantes Yelp sobre molestias gastrointestinales despu\u00e9s de comer un alimento espec\u00edfico o cenar en un establecimiento en particular podr\u00edan se\u00f1alar casos no informados. Pero en lugar de simplemente analizar el texto y hacer suposiciones, los funcionarios de salud quer\u00edan usar Twitter como una herramienta para involucrar a la comunidad y alentar a las personas a desempe\u00f1ar un papel activo en la notificaci\u00f3n de enfermedades.<\/p>\n Hace varios a\u00f1os, los funcionarios de salud p\u00fablica en todo el pa\u00eds comenz\u00f3 a asociarse con investigadores de la base de datos en l\u00ednea HealthMapan que recopila informes de casos de enfermedades de varias fuentes en l\u00ednea para desarrollar estrategias para identificar tweets sobre casos sospechosos de intoxicaci\u00f3n alimentaria en ciertas \u00e1reas geogr\u00e1ficas para rastrear brotes. Una vez que se ha identificado un tuit, un representante local de salud p\u00fablica se acerca al cartel con la esperanza de recopilar m\u00e1s informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo se contrajo la enfermedad. Un estudio piloto en St. Louis mostr\u00f3 que la estrategia aument\u00f3 la cantidad de informes de intoxicaci\u00f3n alimentaria en la ciudad desde octubre de 2015 hasta mayo de 2016. Entre 2016 y 2018, hubo m\u00e1s de 50 informes de intoxicaci\u00f3n alimentaria provenientes de personas que el departamento se hab\u00eda comprometido en Twitter. Muchos otros departamentos de salud locales se han asociado con HealthMap para mejorar la notificaci\u00f3n de enfermedades transmitidas por alimentos. <\/p>\n En 2015, el Departamento de Salud de St. Louis se asoci\u00f3 con HealthMap para aprovechar las redes sociales y ayudar a mejorar la notificaci\u00f3n de enfermedades transmitidas por alimentos. El equipo responde a m\u00e1s de 300 tuits cada a\u00f1o, lo que genera hasta 20 casos de enfermedades notificados a trav\u00e9s del sitio web por personas que primero tuitearon sobre sus experiencias.Ver infograf\u00eda completa.<\/strong>HEALTHMAP.ORG\/FOODBORNE\/<\/p>\n Boston Childrens Hospitals Emily Cohn, que trabaja en HealthMap, dice que ella y sus colegas han adoptado un enfoque similar de crowdsourcing con otro sitio web, llamado Flu Near You. En lugar de recopilar medios y tuits sobre la gripe, el sitio pide a los usuarios de todo el pa\u00eds que se registren y luego informen de forma an\u00f3nima c\u00f3mo se sienten cada semana. Los investigadores trazan las ubicaciones de aquellos que informan s\u00edntomas similares a los de la gripe en un mapa de los Estados Unidos. Un estudio de 2018 sugiere que si un n\u00famero suficiente de personas contribuye con informaci\u00f3n, los datos pueden complementar los informes de los CDC. <\/p>\n La solicitud de participaci\u00f3n p\u00fablica a trav\u00e9s de las redes sociales tambi\u00e9n se ha empleado para el seguimiento de muy diferentes tipos de enfermedades, las que afectan a las plantas. Un grupo de la Universidad Estatal de Iowa usa Twitter para recopilar informaci\u00f3n de los agricultores sobre s\u00edntomas de infecciones o infestaciones en sus campos. Los investigadores crearon dos cuentas de Twitter, @soydisease y @corndisease, que los agricultores pueden etiquetar en tuits con fotos de su cultivo, con informaci\u00f3n de ubicaci\u00f3n, si sospechan que est\u00e1 enfermo o sufre una infestaci\u00f3n de plagas. El equipo ingresa esa informaci\u00f3n en una base de datos para rastrear brotes en todo el pa\u00eds para mantener informados a los agricultores y advertir a los que cultivan en \u00e1reas de riesgo. En 2018, por ejemplo, los investigadores informaron que pudieron rastrear un brote del pat\u00f3geno del ma\u00edz Puccinia polysora<\/em>, que causa la roya del sur, mientras viajaba hacia el norte desde Texas y Luisiana hasta Kansas, Nebraska, Indiana. , y otros estados. El grupo ahora est\u00e1 trabajando con cient\u00edficos de todo el pa\u00eds para crear mapas en l\u00ednea que controlen otros brotes de plagas y enfermedades en m\u00e1s especies de cultivos.<\/p>\n Twitter es una plataforma simple, gratuita y de f\u00e1cil acceso, lo que la hace particularmente adecuado para rastrear enfermedades, argumentan los investigadores en su art\u00edculo de 2018. El estudio mostr\u00f3 que los representantes de una amplia variedad de sectores agr\u00edcolas pueden contribuir a un sistema de monitoreo de enfermedades de las plantas utilizando un motor com\u00fan de redes sociales. <\/p>\n Emma Yasinski es una reportera independiente con sede en Florida. 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