{"id":6878,"date":"2021-04-13T08:14:53","date_gmt":"2021-04-13T13:14:53","guid":{"rendered":"http:\/\/losperiodistas.com.mx\/portal\/?p=6878"},"modified":"2021-04-13T08:14:55","modified_gmt":"2021-04-13T13:14:55","slug":"se-avecina-otra-pandemia-el-doctor-google-lo-sabra-antes-que-nadie-el-mundo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/losperiodistas.com.mx\/portal\/se-avecina-otra-pandemia-el-doctor-google-lo-sabra-antes-que-nadie-el-mundo\/","title":{"rendered":"\u00bfSe avecina otra pandemia? El doctor Google lo sabr\u00e1 antes que nadie | El Mundo"},"content":{"rendered":"\n

Los posts en redes y las b\u00fasquedas m\u00e1s frecuentes en internet esconden pistas para detectar los brotes antes de que los enfermos lleguen al hospital. Este conocimiento ser\u00e1 crucial cuando afrontemos la pr\u00f3xima pandemia<\/em><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

RODRIGO TERRASA \/ EL MUNDO<\/p>\n\n\n\n

Se llama cibercondria. D\u00edcese del comportamiento de una persona hipocondr\u00edaca que busca de forma compulsiva informaci\u00f3n m\u00e9dica en internet para comprobar si los s\u00edntomas que tiene, o que cree tener, se deben o no a una enfermedad grave. Incluso letal. Dir\u00edamos que hasta una pandemia.<\/p>\n\n\n\n

Semanas antes de que se detectaran los primeros casos de coronavirus<\/a> en Estados Unidos, ya hab\u00eda cientos de miles de estos cibercondr\u00edacos tecleando en internet expresiones como \u00abdolor de garganta\u00bb, \u00abdificultad para respirar\u00bb, \u00abfatiga\u00bb o \u00abtos\u00bb<\/strong>, buscando d\u00f3nde comprar \u00abmascarillas\u00bb o en qu\u00e9 supermercado encontrar desinfectante \u00ablysol\u00bb, preguntando en la red por la \u00abp\u00e9rdida de olfato\u00bb y por otros \u00abs\u00edntomas de Covid\u00bb. Seguramente ocurri\u00f3 algo parecido en todo el planeta.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfRecuerda la de veces que su m\u00e9dico de cabecera le ha recomendado alejarse de Google cuando est\u00e9 convencido de padecer una dolencia incurable? Pues olv\u00eddelo. Al menos por un momento. Porque quiz\u00e1s -esta vez s\u00ed- el doctor Google<\/em> tenga la soluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Las \u00faltimas investigaciones demuestran que nuestra obsesi\u00f3n por buscar en internet informaci\u00f3n sobre salud no s\u00f3lo ha ayudado a entender mejor la propagaci\u00f3n de la pandemia del coronavirus en todo el mundo y a rastrear sus brotes a posteriori, sino que, bien analizada, nuestra cibercondria podr\u00eda ser tambi\u00e9n una herramienta fundamental para predecir y frenar epidemias similares<\/strong> en el futuro.<\/p>\n\n\n\n

\u00abLos datos que nos ofrecen Google y las redes sociales son una pieza m\u00e1s del rompecabezas. Cuando se combinan con datos epidemiol\u00f3gicos, pueden proporcionar un retrato muy fiable de la pandemia\u00bb, asegura por email el doctor Mohamad Bydon<\/strong>, profesor de Neurocirug\u00eda de la Cl\u00ednica Mayo en Rochester, Minnesota. \u00abNosotros hemos podido demostrar que existe una fuerte correlaci\u00f3n entre los t\u00e9rminos de b\u00fasqueda de Google y la aparici\u00f3n de futuros brotes del virus durante la primera ola de la pandemia\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Bydon lider\u00f3 el a\u00f1o pasado un equipo de investigaci\u00f3n que analiz\u00f3 entre el 22 de enero y el 6 de abril de 2020 toda la\u00a0informaci\u00f3n sobre diez t\u00e9rminos clave que aparec\u00edan entre los m\u00e1s buscados en Google durante esos meses<\/a>. Entre ellos, lo dicho: \u00abmascarilla\u00bb, \u00abs\u00edntomas de Covid\u00bb o la combinaci\u00f3n de \u00abdolor de garganta + dificultad para respirar + fatiga + tos\u00bb. Crearon un mapa de calor en cada uno de los estados de EEUU desde que se registr\u00f3 el primer caso de Covid en cada territorio y asociaron su impacto con las tendencias previas de Google.\u00a0Su trabajo demostr\u00f3 que exist\u00eda una relaci\u00f3n fiable entre esos patrones en internet y los contagios de coronavirus<\/strong>\u00a0que se registraron en algunos casos hasta dos semanas despu\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

\u00abLos datos de internet o de fuentes como Google no pueden reemplazar por completo a las plataformas tradicionales de vigilancia epidemiol\u00f3gica, pero s\u00ed pueden aumentar y mejorar las capacidades de predicci\u00f3n de los flujos de datos tradicionales para el seguimiento de pandemias\u00bb, explica el doctor Bydon. \u00abNuestro estudio demuestra que el an\u00e1lisis del comportamiento de los ciudadanos en internet permiti\u00f3 predecir ciertos puntos de contagio del coronavirus durante la primera ola<\/strong> y creemos que los datos podr\u00edan haber ayudado a identificar mejor esos brotes en regiones donde las plataformas de vigilancia habituales pueden haberse quedado atr\u00e1s. Un modelo de vigilancia digital podr\u00eda haber permitido poner en marcha restricciones comunitarias m\u00e1s r\u00e1pidas y hacer una mejor asignaci\u00f3n de recursos\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Y esa receta no s\u00f3lo la tiene el doctor Google<\/em>. A principios de este mismo a\u00f1o, otro estudio, este realizado por investigadores italianos, encontr\u00f3 se\u00f1ales de alerta de brotes de Covid-19 en mensajes de Twitter mucho antes de que llegaran los primeros anuncios p\u00fablicos de la pandemia<\/a>, mucho antes incluso que la OMS. Este trabajo analiz\u00f3 datos extra\u00eddos de la red social en varios pa\u00edses europeos, Espa\u00f1a incluida, y encontr\u00f3 \u00abniveles inesperados de preocupaci\u00f3n\u00bb sobre la neumon\u00eda <\/strong>durante varias semanas antes de que se confirmaran los primeros casos de infecci\u00f3n 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 neumon\u00eda se dispar\u00f3 con respecto al a\u00f1o anterior desde principios de enero.<\/p>\n\n\n\n

\u00abSe identificaron puntos calientes de infecci\u00f3n potencialmente ocultos varias semanas antes del anuncio de la primera fuente local de infecci\u00f3n\u00bb<\/strong>, asegura el informe. En Espa\u00f1a o en Reino Unido, el desfase entre las alertas en Twitter y las medidas oficiales fue de unas dos semanas.<\/p>\n\n\n\n

La monitorizaci\u00f3n de las redes sociales puede detectar y geolocalizar cadenas de contagio que de otra manera proliferar\u00edan sin ser detectadas<\/strong><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

\u00abEn nuestro trabajo mostramos c\u00f3mo la monitorizaci\u00f3n de las redes sociales tambi\u00e9n puede ayudar a las autoridades p\u00fablicas a detectar y geolocalizar cadenas de contagio que de otra manera proliferar\u00edan casi por completo sin ser detectadas durante varias semanas antes de que se anunciase la primera muerte causada por un virus\u00bb, 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 restricci\u00f3n en todo el mundo. \u00abSu uso podr\u00eda ayudar a las autoridades de salud p\u00fablica a producir mapas de densidad espacio-temporal de amenazas infecciosas<\/strong> y determinar qu\u00e9 restricciones pueden ser relajadas y en qu\u00e9 \u00e1reas y cu\u00e1les no\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

\u00abEs tremendamente positivo que hagamos una lectura de las redes sociales contraria a la habitual. Hemos hablado de las fake news<\/em>, de la manipulaci\u00f3n, del discurso de odio y de la contaminaci\u00f3n que ha habido en internet durante la pandemia, pero podemos encontrar un valor muy positivo en este tipo de estudios\u00bb, asegura M\u00f3nica Valderrama<\/strong>, profesora de Comunicaci\u00f3n Audiovisual y Publicidad en la Universidad de Vigo y autora de un art\u00edculo<\/a> en el que analiza las virtudes de esto que llaman \u00abinfodemiolog\u00eda\u00bb<\/strong>, un t\u00e9rmino acu\u00f1ado por el investigador canadiense Gunther Eysenbach para hablar de la evaluaci\u00f3n, con el objetivo de mejorar la sanidad p\u00fablica, de la informaci\u00f3n relacionada con la salud que los usuarios de internet suben o consultan en la red.<\/p>\n\n\n\n

\u00abCada red social, cada herramienta, tiene un perfil sociodemogr\u00e1fico y, dependiendo de su p\u00fablico objetivo, nos dar\u00e1 unas pistas u otras, pero todo son vectores de lo que est\u00e1 ocurriendo en la sociedad\u00bb, subraya Valderrama. \u00abIgual 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 informaci\u00f3n puede ser muy \u00fatil con fines de prevenci\u00f3n m\u00e9dica\u00bb<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Su uso, sobre todo en el terreno de la investigaci\u00f3n acad\u00e9mica, 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, rastre\u00f3 hasta 20.000 publicaciones en Instagram a lo largo de seis a\u00f1os hasta encontrar una correlaci\u00f3n entre la informaci\u00f3n que se publicaba en esa red social y los brotes de gripe en el pa\u00eds<\/strong>. Estudiaron hashtags <\/em>vinculados con la enfermedad, pero tambi\u00e9n fotograf\u00edas de medicamentos con todo tipo de filtros, platos de sopa caliente, zumos de lim\u00f3n o retratos cuquis de recetas con jengibre.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan los autores, el suyo era el primer estudio que empleaba im\u00e1genes de las redes sociales para pronosticar las epidemias de gripe y una alternativa m\u00e1s fiable al estudio de Google tras el fracaso de su herramienta <\/strong>Google Flu<\/strong><\/em>, una aplicaci\u00f3n que lanz\u00f3 la compa\u00f1\u00eda en 2008 para anticipar brotes de gripe a partir de las b\u00fasquedas en internet que acab\u00f3 colapsando a\u00f1os despu\u00e9s porque su algoritmo era tan sensible y manejaba un volumen tan gigantesco de informaci\u00f3n que acababa confundiendo los picos de fiebre con incluso la fiebre por las finales de los campeonatos de baloncesto escolar.<\/p>\n\n\n\n

\u00abHay que tomar con precauci\u00f3n este tipo de informaci\u00f3n porque podemos creer que hay un brote de hepatitis en un pa\u00eds por lo que vemos en las redes sociales y resulta que al final es el protagonista de una serie famosa el que tiene hepatitis\u00bb, advierte Miguel \u00c1ngel M\u00e1\u00f1ez<\/a>, economista, gestor sanitario y autor del blog Salud con Cosas<\/em><\/a>. \u00abEs complicado fiarse de este tipo de herramientas en situaciones muy puntuales o para analizar detalles, pero s\u00ed es cierto que el an\u00e1lisis a m\u00e1s largo plazo puede ser muy interesante para buscar patrones <\/strong>y aportar una informaci\u00f3n complementaria a los estudios tradicionales\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Desde la crisis de la gripe A, considerada la primera pandemia de la era digital, internet ha adquirido un papel fundamental en la difusi\u00f3n y b\u00fasqueda de informaci\u00f3n sobre la salud y la enfermedad. Para bien y para mal. Y el an\u00e1lisis de esos usos, la infodemiolog\u00eda, ha dejado conclusiones sorprendentes en casi todas las \u00e1reas m\u00e9dicas.<\/p>\n\n\n\n

Un estudio demostr\u00f3 que en las localidades donde se publicaban m\u00e1s tuits sobre actividad f\u00edsica o alimentos saludables las tasas de obesidad eran menores<\/strong>. Otros trabajos han probado la eficacia de reforzar los tratamientos m\u00e9dicos con intervenciones a trav\u00e9s de las redes sociales o con mensajes de texto. Y el doctor Google<\/em> es eficaz incluso para la salud mental. Una investigaci\u00f3n de 2019 revel\u00f3 que el an\u00e1lisis de los patrones del habla en las redes sociales pod\u00eda predecir problemas psicol\u00f3gicos con mayor acierto que un psiquiatra a trav\u00e9s de una entrevista est\u00e1ndar en persona.<\/p>\n\n\n\n

Google no nos puede dar la soluci\u00f3n, pero s\u00ed una fotograf\u00eda oculta de lo que est\u00e1 sucediendo en la sociedadANTONIO SARASA (UOC)<\/strong><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

\u00abLa ventaja de estas t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico es que permiten encontrar informaci\u00f3n entre miles de datos que jam\u00e1s podr\u00edamos ver a simple vista\u00bb, advierte Antonio Sarasa<\/strong>, profesor colaborador de la UOC en los programas de Inteligencia de Negocio y Big Data. \u00abLa medicina se ha acostumbrado a usar las t\u00e9cnicas de toda la vida, pero en los \u00faltimos tiempos han descubierto que este tipo de herramientas son un buen complemento para verificar sus diagn\u00f3sticos. Lo que puedes predecir a trav\u00e9s de Google o las redes sociales es algo que est\u00e1 pasando de verdad<\/strong>. No nos puede dar la soluci\u00f3n, pero s\u00ed nos ofrece una fotograf\u00eda oculta de lo que est\u00e1 sucediendo en la sociedad\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Igual que se analizan las aguas residuales<\/a> para detectar, vigilar y rastrear la propagaci\u00f3n del virus del Covid-19, se pueden estudiar tuits, fotos, likes<\/em> y b\u00fasquedas en Google para radiografiar la pandemia. \u00abAl final, la mayor parte de nuestra actividad est\u00e1 ah\u00ed, en la red\u00bb, recuerda Sarasa.<\/p>\n\n\n\n

-\u00bfPodr\u00edamos haber evitado muchas muertes por coronavirus auscultando internet?<\/p>\n\n\n\n

-Probablemente s\u00ed. Estoy casi seguro de que los efectos habr\u00edan estado m\u00e1s controlados.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: https:\/\/www.elmundo.es\/papel\/futuro\/2021\/04\/12\/6070212efdddff484d8b4614.html<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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