«Big data» para predecir la epidemia de gripe

Las búsquedas en Google o Wikipedia, las redes y las app anticipan los problemas de salud pública.

Te despiertas y tu smartphone te avisa de que la epidemia de gripe está llegando a tu ciudad igual que te dice si lloverá mañana. Ese día aún está lejos, pero cientos de investigadores en todo el mundo utilizan ya el «big data» para conocer en tiempo real el progreso de las epidemias y predecir con suficiente antelación adónde y cuándo llegarán.

Las búsquedas que millones de personas hacen cada hora en Google o Wikipedia, sus comentarios en redes sociales y los datos registrados por las aplicaciones de salud aportan una ingente cantidad de información que permite realizar pronósticos a una velocidad imposible para los métodos científicos convencionales. Simples termómetros digitales conectados a una app permitieron predecir con una exactitud asombrosa el avance de la gripe en una investigación de la Universidad de Iowa. El reto es cómo agregar todos esos datos y componer un pronóstico fiable.

El primer intento a gran escala de utilizar el «big data» para anticipar la gripe fue Google Flu Trends, lanzado en noviembre de 2009. Sus primeros resultados fueron prometedores, pero falló estrepitosamente con la pandemia del N1H1. ¿Por qué? Porque la psicosis provocó que todo el mundo consultara en internet sobre la gripe A sin que ello significara que tuvieran síntoma alguno, como sí ocurría –y ocurre– con la gripe estacional. Pero la semilla del «big data» como predictor de salud pública ya había germinado.

Wikipedia, con código abierto y menos permeable a las influencias mediáticas, parece más fiable. Según recoge un estudio de la Universidad Internacional de Valencia, investigadores de Harvard monitorizaron las búsquedas sobre gripe durante 294 semanas. Tras comparar sus proyecciones con los datos oficiales, descubrieron que habían logrado predecir el número de casos con un error de solo el 0,27%.

Sin embargo, la tendencia hoy es utilizar el «big data» como un complemento a los métodos científicos clásicos combinado con la colaboración de voluntarios sobre el terreno. Algo así es lo que hace la plataforma InfluenzaNet, en la que participan unos 30.000 colaboradores de diez países europeos, incluida España. A diferencia del sistema tradicional de redes centinela de médicos, obtiene sus datos directamente de la población, lo que la hace más flexible y rápida.

No, todavía no ha llegado el algoritmo perfecto, pero el «big data» ya evitaría hoy la devastación de una nueva epidemia de gripe española, de la que por cierto se cumple un siglo este mismo año.