ROCHESTER, Minnesota — Se demostró que el análisis del contenido de la web es útil para predecir la propagación de enfermedades infecciosas y, en un nuevo estudio de Mayo Clinic, se destaca el valor de analizar las búsquedas de Google para detectar palabras clave relacionadas con la COVID-19.
En un estudio publicado en Mayo Clinic Proceedings, se encontraron fuertes correlaciones entre las búsquedas de palabras clave en Google Trends, un motor de búsqueda por Internet, y los brotes de COVID-19 en ciertas zonas de Estados Unidos. En algunos estados, dichas correlaciones se observaron hasta 16 días antes de que se informaran los primeros casos.
«En nuestro estudio se demuestra que Google Trends contiene información que antecede los brotes y que, con un análisis predictivo, esta información puede utilizarse para asignar mejor los recursos en relación con las pruebas, el equipo de protección personal, los medicamentos y más», señala el Dr. Mohamad Bydon, neurocirujano de Mayo Clinic e investigador principal en el Laboratorio de Neuroinformática de Mayo.
ALERTA MULTIMEDIA: El video se encuentra disponible [en inglés] para visualización en la Red Informativa de Mayo Clinic.
«El equipo de Neuroinformática se centra en el análisis de las enfermedades neuronales y la neurociencia. Sin embargo, cuando apareció el nuevo coronavirus, mi equipo y yo dirigimos los recursos hacia un mejor entendimiento y seguimiento de la propagación de la pandemia», añade el Dr. Bydon, auto sénior del estudio. «Al observar los datos de Google Trends, descubrimos que podíamos identificar predictores de puntos activos, mediante palabras clave, que surgirían en el transcurso de seis semanas».
Fueron varios los estudios en los que se destacó el papel que cumplió la vigilancia del contenido en Internet en la predicción temprana de brotes anteriores, como el de la gripe H1N1 y el síndrome respiratorio de Oriente Medio. Los métodos de vigilancia basada en Internet tienen muchos más beneficios que los tradicionales y, según este estudio, probablemente sea necesario combinar ambos para lograr una vigilancia eficaz.
El estudio analizó 10 palabras clave elegidas en función de su frecuencia de uso y los patrones emergentes en Internet y en Google News en ese momento.
Las palabras clave fueron las siguientes:
- Síntomas de COVID
- Síntomas de coronavirus
- Dolor de garganta+dificultad para respirar+fatiga+tos
- Centro de pruebas para el coronavirus
- Pérdida del olfato
- Lysol
- Anticuerpo
- Mascarilla
- Vacuna contra el coronavirus
- Subsidio por COVID
La mayoría de las palabras clave presentaron correlaciones moderadas o fuertes días antes de que se informaran los primeros casos de COVID-19 en determinadas zonas, pero disminuyeron tras el primer caso.
«Cada una de las palabras clave presenta una correlación distinta con la cantidad de casos», afirma el Dr. Bydon. «Si hubiésemos analizado 100 palabras clave, podríamos haber descubierto correlaciones incluso más fuertes con los casos. A medida que la pandemia avanza, las personas buscarán información nueva y diferente, y, por ende, los términos de búsqueda también deben evolucionar».
El uso de datos de vigilancia basada en búsquedas web es importante, ya que sirve como complemento para los equipos de análisis científico de datos que intentan predecir los brotes y los nuevos puntos activos de la pandemia. «Cualquier retraso en la información podría hacer que se pierda la oportunidad de mejorar nuestra preparación ante un brote en un lugar determinado», advierte el Dr. Bydon.
La vigilancia tradicional, incluidos los informes de salud pública y las pruebas masivas, puede quedar rezagada con respecto a la incidencia de una enfermedad infecciosa. La necesidad de implementar una mayor cantidad de pruebas, con mayor velocidad y precisión, es de vital importancia. Cuando los resultados se informan de manera incompleta y con retrasos, se pueden generar imprecisiones en la publicación de datos y en la toma de decisiones de salud pública.
«Si uno espera a que surjan los puntos activos en la cobertura de los medios de comunicación, será demasiado tarde para responder de forma eficaz», indica el Dr. Bydon. «En términos de preparación nacional, es un método excelente para ayudar a descubrir dónde surgirán los próximos puntos activos».
Mayo Clinic presentó hace poco una herramienta interactiva de seguimiento de la COVID-19 que proporciona los datos más recientes de cada condado en los 50 estados y en Washington D.C., con información sobre cómo evaluar los riesgos y planificar en función de ellos. «Añadir variables como los datos de Google Trends del equipo del Dr. Bydon, junto con otros indicadores principales, mejoró en gran medida nuestra capacidad de predecir el aumento repentino, el estancamiento y la disminución de casos en todas las regiones del país», señala el Dr. Henry Ting, director de valores de Mayo Clinic.
El Dr. Ting trabajó con los científicos de datos de Mayo Clinic para desarrollar fuentes de contenido, validar información y ofrecer sus conocimientos especializados para sustentar la herramienta de seguimiento, que se encuentra en el centro de recursos sobre la COVID-19 de Mayo en mayoclinic.org.
El estudio se llevó a cabo con la colaboración del Centro Robert D. y Patricia E. Kern para la Ciencia de Brindar Atención Médica de Mayo Clinic. Los autores no informaron ningún conflicto de interés.
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