Los posts en redes y las búsquedas más frecuentes en internet esconden pistas para detectar los brotes antes de que los enfermos lleguen al hospital. Este conocimiento será crucial cuando afrontemos la próxima pandemia
RODRIGO TERRASA / EL MUNDO
Se llama cibercondria. Dícese del comportamiento de una persona hipocondríaca que busca de forma compulsiva información médica en internet para comprobar si los síntomas que tiene, o que cree tener, se deben o no a una enfermedad grave. Incluso letal. Diríamos que hasta una pandemia.
Semanas antes de que se detectaran los primeros casos de coronavirus en Estados Unidos, ya había cientos de miles de estos cibercondríacos tecleando en internet expresiones como «dolor de garganta», «dificultad para respirar», «fatiga» o «tos», buscando dónde comprar «mascarillas» o en qué supermercado encontrar desinfectante «lysol», preguntando en la red por la «pérdida de olfato» y por otros «síntomas de Covid». Seguramente ocurrió algo parecido en todo el planeta.
¿Recuerda la de veces que su médico de cabecera le ha recomendado alejarse de Google cuando esté convencido de padecer una dolencia incurable? Pues olvídelo. Al menos por un momento. Porque quizás -esta vez sí- el doctor Google tenga la solución.
Las últimas investigaciones demuestran que nuestra obsesión por buscar en internet información sobre salud no sólo ha ayudado a entender mejor la propagación de la pandemia del coronavirus en todo el mundo y a rastrear sus brotes a posteriori, sino que, bien analizada, nuestra cibercondria podría ser también una herramienta fundamental para predecir y frenar epidemias similares en el futuro.
«Los datos que nos ofrecen Google y las redes sociales son una pieza más del rompecabezas. Cuando se combinan con datos epidemiológicos, pueden proporcionar un retrato muy fiable de la pandemia», asegura por email el doctor Mohamad Bydon, profesor de Neurocirugía de la Clínica Mayo en Rochester, Minnesota. «Nosotros hemos podido demostrar que existe una fuerte correlación entre los términos de búsqueda de Google y la aparición de futuros brotes del virus durante la primera ola de la pandemia».
Bydon lideró el año pasado un equipo de investigación que analizó entre el 22 de enero y el 6 de abril de 2020 toda la información sobre diez términos clave que aparecían entre los más buscados en Google durante esos meses. Entre ellos, lo dicho: «mascarilla», «síntomas de Covid» o la combinación de «dolor de garganta + dificultad para respirar + fatiga + tos». Crearon un mapa de calor en cada uno de los estados de EEUU desde que se registró el primer caso de Covid en cada territorio y asociaron su impacto con las tendencias previas de Google. Su trabajo demostró que existía una relación fiable entre esos patrones en internet y los contagios de coronavirus que se registraron en algunos casos hasta dos semanas después.
«Los datos de internet o de fuentes como Google no pueden reemplazar por completo a las plataformas tradicionales de vigilancia epidemiológica, pero sí pueden aumentar y mejorar las capacidades de predicción de los flujos de datos tradicionales para el seguimiento de pandemias», explica el doctor Bydon. «Nuestro estudio demuestra que el análisis del comportamiento de los ciudadanos en internet permitió predecir ciertos puntos de contagio del coronavirus durante la primera ola y creemos que los datos podrían haber ayudado a identificar mejor esos brotes en regiones donde las plataformas de vigilancia habituales pueden haberse quedado atrás. Un modelo de vigilancia digital podría haber permitido poner en marcha restricciones comunitarias más rápidas y hacer una mejor asignación de recursos».
Y esa receta no sólo la tiene el doctor Google. A principios de este mismo año, otro estudio, este realizado por investigadores italianos, encontró señales de alerta de brotes de Covid-19 en mensajes de Twitter mucho antes de que llegaran los primeros anuncios públicos de la pandemia, mucho antes incluso que la OMS. Este trabajo analizó datos extraídos de la red social en varios países europeos, España incluida, y encontró «niveles inesperados de preocupación» sobre la neumonía durante varias semanas antes de que se confirmaran los primeros casos de infección de coronavirus. En Italia, por ejemplo, donde las primeras medidas de confinamiento se ordenaron el 22 de febrero de 2020, la tasa de aumento de las menciones de neumonía se disparó con respecto al año anterior desde principios de enero.
«Se identificaron puntos calientes de infección potencialmente ocultos varias semanas antes del anuncio de la primera fuente local de infección», asegura el informe. En España o en Reino Unido, el desfase entre las alertas en Twitter y las medidas oficiales fue de unas dos semanas.
La monitorización de las redes sociales puede detectar y geolocalizar cadenas de contagio que de otra manera proliferarían sin ser detectadas
«En nuestro trabajo mostramos cómo la monitorización de las redes sociales también puede ayudar a las autoridades públicas a detectar y geolocalizar cadenas de contagio que de otra manera proliferarían casi por completo sin ser detectadas durante varias semanas antes de que se anunciase la primera muerte causada por un virus», explican los autores del estudio, que invitan a utilizar las redes sociales para mitigar el riesgo de una nueva ola de la pandemia cuando se relajen las medidas de restricción en todo el mundo. «Su uso podría ayudar a las autoridades de salud pública a producir mapas de densidad espacio-temporal de amenazas infecciosas y determinar qué restricciones pueden ser relajadas y en qué áreas y cuáles no».
«Es tremendamente positivo que hagamos una lectura de las redes sociales contraria a la habitual. Hemos hablado de las fake news, de la manipulación, del discurso de odio y de la contaminación que ha habido en internet durante la pandemia, pero podemos encontrar un valor muy positivo en este tipo de estudios», asegura Mónica Valderrama, profesora de Comunicación Audiovisual y Publicidad en la Universidad de Vigo y autora de un artículo en el que analiza las virtudes de esto que llaman «infodemiología», un término acuñado por el investigador canadiense Gunther Eysenbach para hablar de la evaluación, con el objetivo de mejorar la sanidad pública, de la información relacionada con la salud que los usuarios de internet suben o consultan en la red.
«Cada red social, cada herramienta, tiene un perfil sociodemográfico y, dependiendo de su público objetivo, nos dará unas pistas u otras, pero todo son vectores de lo que está ocurriendo en la sociedad», subraya Valderrama. «Igual que lo que se busca en Google o se dice en Twitter nos sirve para conocer las tendencias comerciales y se usa con fines publicitarios, esa misma información puede ser muy útil con fines de prevención médica».
Su uso, sobre todo en el terreno de la investigación académica, tampoco es nuevo. A finales de 2018, un equipo de expertos en Inteligencia Artificial de la Facultad de Medicina de la Universidad de Tampere, en Finlandia, rastreó hasta 20.000 publicaciones en Instagram a lo largo de seis años hasta encontrar una correlación entre la información que se publicaba en esa red social y los brotes de gripe en el país. Estudiaron hashtags vinculados con la enfermedad, pero también fotografías de medicamentos con todo tipo de filtros, platos de sopa caliente, zumos de limón o retratos cuquis de recetas con jengibre.
Según los autores, el suyo era el primer estudio que empleaba imágenes de las redes sociales para pronosticar las epidemias de gripe y una alternativa más fiable al estudio de Google tras el fracaso de su herramienta Google Flu, una aplicación que lanzó la compañía en 2008 para anticipar brotes de gripe a partir de las búsquedas en internet que acabó colapsando años después porque su algoritmo era tan sensible y manejaba un volumen tan gigantesco de información que acababa confundiendo los picos de fiebre con incluso la fiebre por las finales de los campeonatos de baloncesto escolar.
«Hay que tomar con precaución este tipo de información porque podemos creer que hay un brote de hepatitis en un país por lo que vemos en las redes sociales y resulta que al final es el protagonista de una serie famosa el que tiene hepatitis», advierte Miguel Ángel Máñez, economista, gestor sanitario y autor del blog Salud con Cosas. «Es complicado fiarse de este tipo de herramientas en situaciones muy puntuales o para analizar detalles, pero sí es cierto que el análisis a más largo plazo puede ser muy interesante para buscar patrones y aportar una información complementaria a los estudios tradicionales».
Desde la crisis de la gripe A, considerada la primera pandemia de la era digital, internet ha adquirido un papel fundamental en la difusión y búsqueda de información sobre la salud y la enfermedad. Para bien y para mal. Y el análisis de esos usos, la infodemiología, ha dejado conclusiones sorprendentes en casi todas las áreas médicas.
Un estudio demostró que en las localidades donde se publicaban más tuits sobre actividad física o alimentos saludables las tasas de obesidad eran menores. Otros trabajos han probado la eficacia de reforzar los tratamientos médicos con intervenciones a través de las redes sociales o con mensajes de texto. Y el doctor Google es eficaz incluso para la salud mental. Una investigación de 2019 reveló que el análisis de los patrones del habla en las redes sociales podía predecir problemas psicológicos con mayor acierto que un psiquiatra a través de una entrevista estándar en persona.
Google no nos puede dar la solución, pero sí una fotografía oculta de lo que está sucediendo en la sociedadANTONIO SARASA (UOC)
«La ventaja de estas técnicas de aprendizaje automático es que permiten encontrar información entre miles de datos que jamás podríamos ver a simple vista», advierte Antonio Sarasa, profesor colaborador de la UOC en los programas de Inteligencia de Negocio y Big Data. «La medicina se ha acostumbrado a usar las técnicas de toda la vida, pero en los últimos tiempos han descubierto que este tipo de herramientas son un buen complemento para verificar sus diagnósticos. Lo que puedes predecir a través de Google o las redes sociales es algo que está pasando de verdad. No nos puede dar la solución, pero sí nos ofrece una fotografía oculta de lo que está sucediendo en la sociedad».
Igual que se analizan las aguas residuales para detectar, vigilar y rastrear la propagación del virus del Covid-19, se pueden estudiar tuits, fotos, likes y búsquedas en Google para radiografiar la pandemia. «Al final, la mayor parte de nuestra actividad está ahí, en la red», recuerda Sarasa.
-¿Podríamos haber evitado muchas muertes por coronavirus auscultando internet?
-Probablemente sí. Estoy casi seguro de que los efectos habrían estado más controlados.
Fuente: https://www.elmundo.es/papel/futuro/2021/04/12/6070212efdddff484d8b4614.html