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Big data: Un arma para enfrentar a las epidemias en los países

Internet y las nuevas tecnologías se han convertido poco a poco en grandes herramientas para solucionar incluso problemas que tienen que ver con las enfermedades y epidemias que se expanden alrededor del mundo. Con el auge de tendencias como el Big Data, los científicos y los gobiernos de diferentes países han encontrado poco a poco una solución que les permite descubrir y prevenir enfermedades a tiempo.

Las instituciones del sistema de salud están descubriendo nuevas maneras de extraer la información para mejorar la capacidad de diagnóstico, controlar enfermedades, y diseñar políticas más apropiadas en salud pública. Por ejemplo, los estudios epidemiológicos podrían predecir la incidencia y severidad de los brotes de gripe mediante el análisis de los registros de ingresos hospitalarios, las observaciones meteorológicas, las ventas de medicamentos, y los términos relevantes buscados en Google como “síntomas de la gripe.”

Actualmente se puede decir que el tráfico global de datos móviles creció un 70% el año pasado, lo que hace que el móvil sea una megatendencia que puede ser aprovechada para el bien de todos. Incluso, de acuerdo a una publicación de The Guardian, las epidemias globales tienen consecuencias catastróficas, pero con el debido análisis de datos móviles, las futuras tasas de infección de las enfermedades podrían ser combatidos y la pérdida de la vida reducidos.

De acuerdo a los investigadores Enrique y Vanesa Martínez-Frías, la adopción de tecnologías de geolocalización por una parte muy grande de la población, ha permitido la captura de datos sobre el comportamiento humano a gran escala. Con estas bases de datos, que contienen información fundamental para modelar con precisión la propagación de un virus, es posible tener a nuestro alcance temas como patrones de movilidad humana o comportamientos sociales de las personas de una ciudad o todo un país.

Algunos de los casos más populares del uso de datos y epidemias

Para entender el significado de esta realidad, tenemos que entender que el tema viene tomando fuerza desde 2009, cuando en México surgió la gripe porcina. La pandemia de gripe porcina mató a cerca de 250.000 personas en todo el mundo, aunque muchas estimaciones sitúan la cifra real mucho mayor. En un intento de contener  la propagación de la enfermedad, el gobierno mexicano realizó cierres forzosos de los grandes espacios públicos como aeropuertos y universidades. En ese entonces, los investigadores utilizaron los registros detallados de llamadas anónimas, lo que les permitió estimar el número de personas que visitaron tres puntos de muestreo, un hospital, un aeropuerto y un campus universitario. El análisis de estos datos proporcionó visibilidad de la presencia de la población en áreas sujetas a órdenes de clausura gubernamentales.

Incluso, continuando con este mismo ejemplo, Google utilizó una interesante herramienta cuando empezó a expandirse la gripe AH1N1 a nivel mundial. Las búsquedas que hicieron las personas a nivel mundial sirvieron para encontrar patrones útiles para que los usuarios pudieran estar alerta frente a las enfermedades más contagiosas del momento. Google ofreció la posibilidad de seguir y analizar dos enfermedades contagiosas: la gripe en Estados Unidos y la influenza A1H1. Una vez más vemos cómo los datos fueron clave para ayudar en la crisis que esto representó para la salud de todo el mundo.

A través de ciertos términos de búsqueda que sirvieron como indicadores de la actividad de las gripes, el gigante de Internet presentó a los usuarios interesados algunos mapas en los que podían observar la intensidad de la gripe en diferentes países del mundo.

De igual manera, en 2012 un grupo de investigadores de la Universidad de Michigan descubrió un modelo informático que puede llegar a predecir los brotes de cólera en Bangladesh con hasta 11 meses de anticipación. Se trata de un sistema de alarma que se anticipa en el tiempo y que podría ayudar a disminuir la enfermedad utilizando desde luego, tendencias como el Big Data.

Imagen: @Freeimages9, distribuida con licencia Creative Commons BY-SA 2.0

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