Universidades

Twitter, la red social para predecir epidemias

Una especialista del Centro de Investigación Matemáticas usa modelos estadísticos para predecir brotes infecciosos como el zika y la influenza, esto analizando tuits de una región en específico.
Redacción 
12 abril 2016 21:3 Última actualización 13 abril 2016 18:7
ZIKA

El método utilizado por la mexicana mide la actividad infecciosa de una región. (Especial)

La investigadora del Centro de Investigación en Matemáticas, la doctora Leticia Ramírez, utiliza modelos estadísticos y computacionales para analizar los mensajes enviados en Twitter en función de realizar predicciones epidemiológicas.

La especialista, por el momento, aplica los modelos para predecir el número de los brotes de influenza estacional futuros con el fin de conocer el momento en que inician los contagios, su duración y el número de personas a las que puede afectar.

En Ontario, Canadá, en la región de Peel, Ramírez desarrolla un proyecto para analizar el brote de influenza, y explica que las redes sociales son una fuente de información que complementa los datos que provienen de los sistemas de vigilancia.

“En términos estadísticos estimamos la distribución de las observaciones futuras, es decir, delinear lo que puede pasar en un futuro dadas las variables", mencionó la especialista en entrevista con el Conacyt.

"Lo que hicimos con Twitter y con la información de los datos oficiales fue aplicar el modelo situándonos en un momento en el tiempo y, con base en la información de los individuos que han sido infectados y detectados a lo largo de las semanas anteriores, tenemos datos de cuántos futuros casos se pueden presentar basadas en múltiples simulaciones”, agregó. 

Las investigaciones buscan analizar los tuits originados en una región relacionados con la influenza, aquellos que incluyen palabras clave ligadas a los síntomas y medicamentos que se usan para tratar la enfermedad.

1
 

 

Tamiflu


“Se tiene una muestra de los tuits que ocurren en la región. Por la dirección IP se puede saber el lugar en que se originan, y por el perfil del usuario se pueden conocer valores como edad o género. Los mensajes se clasifican en dos tipos: los tuits comunes y los que de alguna manera están relacionados con la actividad de influenza, por ejemplo aquellos que incluyan palabras como fiebre, dolor de cabeza o Tamiflú (medicamento)”, dice.

Con esta información y con el modelo de predicción estocástico (no determinista), se extrae la información con la que se mide la actividad infecciosa de la región (estos datos se relacionan más con los casos sospechosos o sintomáticos).

Para aplicar estos modelos y la metodología, la doctora en estadística por la Universidad de Waterloo explicó que se construyó un red de contactos individuales buscando estimar la transmisión de la infección entre las personas, esto usando la información demográfica y las matrículas de las escuelas en esa región canadiense que tiene una población de un millón y medio de habitantes.

El método Montecarlo, el cual es estadístico numérico no determinista, se aplica varias veces para obtener una probabilidad de transmisión, ya que no todas las personas que estén en contacto con los infectados siempre resultan contagiados.

“El modelo puede utilizarse para hacer predicciones de diversas enfermedades y es una buena alternativa para lugares que tienen sus sistemas de vigilancia en desarrollo complementando la información. Por ejemplo, se ha estudiado la fiebre chikungunya, de la que no había historia amplia”, mencionó al Conacyt

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