Un equipo científico, integrado por expertos en estadística, ingeniería e informática aplicada a la salud de la Universidad de Harvard y del Boston Children’s Hospital (EE UU), ha desarrollado un nuevo modelo que mejora los intentos previos del seguimiento en tiempo real de casos de gripe a partir de datos de búsquedas on line.
Para ello, utilizan información de brotes que han sucedido previamente, así como el número de personas que buscan términos relacionados a la gripe, por ejemplo: ‘síntomas de la gripe’, ‘fiebre’, o ‘remedios para la gripe’ en el buscador Google.
El autor destaca que la información epidemiológica, proporcionada por el nuevo método, podría ser utilizada para mejorar la toma de decisiones de salud pública en tiempo real. Por ejemplo, para la distribución de personal y recursos hospitalarios en regiones que más lo necesiten ante brotes inesperados de esta efermedad.
Además, el modelo es flexible, autocorregible, robusto y escalable, lo que le convierte en una potente herramienta que se podría utilizar para el seguimiento en tiempo real de otros eventos sociales en múltiples resoluciones temporales y espaciales, dicen los investigadores.
Noticias de la Ciencia (10/11/2015)
http://noticiasdelaciencia.com/not/16926/google-estadistica-y-lsquo-big-data-rsquo-para-cazar-brotes-de-gripe/
