Nuestras búsquedas sobre el covid en Google ayudan a predecir los picos de contagios
El análisis de las búsquedas actualmente ya se usa para monitorizar y rastrear la gripe estacional
Un estudio revela que el análisis de las búsquedas en internet podrían ayudar a predecir los picos de casos hasta con 17 días de antelación
desarrollaron un modelo analítico que estudia las búsquedas de Google relacionadas con los síntomas y los comparó con el pico en los casos de covid
La actividad de búsqueda online podría ayudar a predecir picos de contagios de COVID-19, según un estudio reciente realizado por la University-College de Londres (UCL) que lo publica en su web. En base a datos de búsqueda online, los expertos podrían predecir picos en los casos de coronavirus “con un promedio de 17 días de antelación”.
Los investigadores han explicado que el análisis de la actividad de búsqueda actualmente ya es un método que se usa para rastrear y monitorear la gripe estacional .
MÁS
Los investigadores de la Universidad de College que trabajaron conjuntamente con estudiosos de la Universidad de Bar-Ilan definieron una lista de síntomas de COVID-19 y desarrollaron un modelo analítico que estudia las búsquedas de Google relacionadas con los síntomas y las compara con el pico en los casos de COVID-19.
El equipo buscó eliminar el sesgo de los medios dentro de los resultados, lo que significa que las búsquedas pueden aumentar en áreas debido a la cobertura de los medios de un tema determinado, aunque no indica un aumento en los contagios por coronavirus.
El modelo utilizó síntomas identificados por el sistema de la Sanidad pública de Reino Unido y valoró los términos de acuerdo con la frecuencia con la que ocurrieron en los casos confirmados de COVID-19.
Esta investigación fue una de las primeras en asociar la pérdida del olfato y la erupción cutánea como síntomas confirmados de COVID-19, según ha asegurado el autor principal de la investigación, Vasileios Lampos, del departamento de informática de la UCL
“Sumado a investigaciones anteriores que han mostrado la utilidad de la actividad de búsqueda online para modelar enfermedades infecciosas como la influenza, este estudio proporciona un nuevo conjunto de herramientas que se pueden utilizar para rastrear COVID-19”, ha subrayado Lampos, del departamento de informática de UCL.
Funciona en cualquier país independientemente de sus características
“Hemos demostrado que nuestro enfoque funciona en diferentes países independientemente de las diferencias culturales, socioeconómicas y climáticas”, agregó Lampos.
El modelo analítico también se aplicó en otros países, incluido el Reino Unido, así como en EEUU, Italia, Australia y Sudáfrica, entre otros, donde los investigadores aseguran que se hallaron los mismos patrones y, cuando se descubrieron, generalmente se relacionaron con un aumento de los casos en el coronavirus.
“Nuestra mejor oportunidad de abordar emergencias de salud como la pandemia COVID-19 es detectarlas temprano para actuar temprano”, dijo el coautor Michael Edelstein, profesor de Salud de la Población en la Facultad de Medicina Azrieli de la Universidad de Bar-Ilan.
“El uso de enfoques innovadores para la detección de enfermedades, como el análisis de la actividad de búsqueda en Internet para complementar los enfoques establecidos, es la mejor manera de identificar los brotes de manera temprana”, agregó.
Los investigadores afirman que estos sistemas se implementarán para promover modelos epidemiológicos convencionales en el futuro. “Al menos podemos usar la gran cantidad de conjuntos de datos sobre COVID-19 para una mayor experimentación y validación de tales técnicas en un intento de complementar los enfoques epidemiológicos actuales y estar mejor preparados para la próxima pandemia”, concluyó Lampos.