La actividad de búsqueda online podría ayudar
a predecir picos en los casos de Covid-19, según un estudio reciente realizado por la University-College of London (UCL) en cooperación con investigadores de la Universidad de Bar Ilan.
En base a datos de búsqueda online, los expertos podrían predecir picos en los casos de coronavirus “con un promedio de 17 días de anticipación”.
UCL explica que el análisis de la actividad de búsqueda actualmente es un método establecido para rastrear y monitorear la gripe estacional.
Los investigadores perfilaron la lista de síntomas de Civid-19 y desarrollaron un modelo analítico que estudia las búsquedas de Google relacionadas con los síntomas y las compara con el pico en los casos de Covid-19.
El equipo también trabajó para eliminar el sesgo de los medios dentro de los resultados, lo que significa que las búsquedas pueden aumentar en áreas debido a la cobertura de los medios de un tema determinado, pero no indica un aumento en los casos.
El modelo utilizó síntomas identificados por el NHS y Public Health England (PHE), y ponderó los términos de acuerdo con la frecuencia con la que ocurrieron en los casos confirmados de Covid-19.
El autor principal de la investigación, el doctor Vasileios Lampos, del departamento de informática de la UCL, afirmó que esta investigación fue una de las primeras en asociar la pérdida del olfato y la erupción cutánea como síntomas confirmados de Civid-19.
“Sumado a investigaciones anteriores que han mostrado la utilidad de la actividad de búsqueda online para modelar enfermedades infecciosas como la influenza, este estudio proporciona un nuevo conjunto de herramientas que se pueden utilizar para rastrear Covid-19”, dijo Lampos, del departamento de informática de UCL.
“Hemos demostrado que nuestro enfoque funciona en diferentes países independientemente de las diferencias culturales, socioeconómicas y climáticas”, agregó Lampos. “Nuestro análisis también fue uno de los primeros en encontrar una asociación entre la incidencia de Covid-19 y las búsquedas sobre los síntomas de pérdida de sentido, de olor y erupción cutánea”, señaló.
“Estamos encantados de que organizaciones de salud pública como PHE también hayan reconocido la utilidad de estos enfoques novedosos y no tradicionales de la epidemiología”, expresó.
A lo largo de la pandemia, UCL ha compartido su investigación con PHE semanalmente mientras realizaba el estudio, para apoyar los esfuerzos del gobierno para contener la propagación viral. Los investigadores publicaron sus hallazgos en Nature Digital Medicine.
El modelo analítico también se aplicó en varios otros países, incluido el Reino Unido, así como en los Estados Unidos, Italia, Australia y Sudáfrica, entre otros, donde UCL afirma que se descubrieron los mismos patrones y, cuando se descubrieron, generalmente se relacionaron con un aumento de los casos en el coronavirus.
“Nuestra mejor oportunidad de abordar emergencias de salud como la pandemia Covid-19 es detectarlas temprano para actuar temprano”, dijo el coautor Michael Edelstein, profesor de Salud de la Población en la Facultad de Medicina Azrieli de la Universidad de Bar Ilan.
“El uso de enfoques innovadores para la detección de enfermedades, como el análisis de la actividad de búsqueda en internet para complementar los enfoques establecidos, es la mejor manera de identificar los brotes de manera temprana”, agregó.
Los investigadores afirman que estos sistemas se implementarán para promover modelos epidemiológicos convencionales en el futuro.
“Al menos podemos usar la gran cantidad de conjuntos de datos sobre Covid-19 para una mayor experimentación y validación de tales técnicas en un intento de complementar los enfoques epidemiológicos actuales y estar mejor preparados para la próxima pandemia”, concluyó Lampos.
Fuente: agenciaajn