Historias víricas (V): Algoritmo

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Querido Teo:

A finales de 2018, hace dos años, el diario El País publicó una serie de reportajes en torno a las pandemias. Una de las cuestiones incluidas era responder a la pregunta: "¿Para cuándo podemos esperar que aparezca otra gripe aviar?" El nuevo tipo de coronavirus lo es y todos los expertos entrevistados para estos artículos dijeron que no sólo era probable que apareciera una pandemia importante, sino que era peligrosamente inminente. También había coincidencia en cuanto a la falta de preparación global para impedirla, y no demasiada confianza en poder contenerla.

Mientras avanzan los ensayos clínicos con humanos de una vacuna que incorpora los datos genéticos de las variedades de gripe más importantes en los últimos cien años, la ciencia de los algoritmos se incorporó hace poco a la lucha contra los patógenos. Un profesor de Pediatría de la Harvard Medical School, John Brownstein, ha elaborado un algoritmo capaz de predecir una epidemia de gripe en base a la cantidad de visitas que reciben las páginas de Wikipedia relacionadas con esta enfermedad. En esa misma dirección, un ex ingeniero de Google, Jeremy Ginsberg, consideró que el gobierno americano publica los datos de salud, al igual que los datos de desempleo, con mucho retraso. Los centros para el control y la prevención de enfermedades tardan una semana en publicar los datos sobre la gripe, aun cuando sería provechoso para médicos y hospitales contar con ellos antes. Ginsberg creyó probable que los enfermos de gripe hicieran búsquedas informando de sus síntomas a Google. Esas búsquedas, pensó Ginsberg, podrían dar una medida bastante exacta del índice de la gripe anual. De hecho, se ha demostrado que las búsquedas como «síntomas de gripe» y «dolores musculares» son indicadores importantes de la velocidad con que se contagia la gripe.

La gripe no es el único patógeno que podría someterse a la vigilancia del algoritmo. La Universidad de California en Davis está trabajando en uno para evaluar el riesgo de septicemia horas antes de que los médicos logren identificarlo, apoyándose en historiales médicos. Investigadores de la Universidad de Arizona y del Centro de Innovación Clínica de Parkland, en Dallas, también han demostrado la relación entre el número de tuits relativos al asma (gracias a las etiquetas "asma" e "inhalador") y el número de visitas que posteriormente se han realizado a las urgencias hospitalarias: su algoritmo puede predecir con un 75% de precisión si en urgencias habrá un número bajo, mediano o alto de visitas, y los investigadores suecos del Karolinska Institute han hallado una correlación entre el tráfico en la página web del Consejo Médico Regional entre las 18 y las 24 horas y el número de visitas el día siguiente a urgencias en los hospitales de la zona.

Un equipo del hospital infantil de Boston ha creado Healthmap, un algoritmo que combina datos públicos de la OMS, Google News, la FAO y Baidu News, el cual habría detectado la propagación del ébola nueve días antes de que fuera anunciada oficialmente por la OMS. Empieza a aparecer un mercado para estos programas informáticos. Mientras tanto, los ingenieros de Google crearon un servicio, Google Correlate, que proporciona a los investigadores externos las herramientas necesarias para experimentar con el mismo tipo de análisis en un amplio abanico de campos, no sólo el de la salud.

Uno de los problemas de intentar predecir la gripe utilizando los datos de búsquedas en Google, es que la gripe ya se puede predecir muy bien introduciendo un simple ajuste estacional a los datos de la semana anterior. Se sigue discutiendo cuántos datos de búsqueda se deben añadir a ese modelo simple y poderoso. A mi entender, las búsquedas en Google son más prometedoras para medir enfermedades sobre las que existen pocos datos; en consecuencia, a largo plazo, algo así como Google Enfermedades Venéreas podría ser más valioso que Google Gripe.

Lo que de momento nadie es capaz de augurar es cuánto tiempo tardarán los algoritmos preventivos de detección en incorporarse a los sistemas de salud tradicionales. Pero lo harán.

Carlos López-Tapia

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