{"id":5198,"date":"2014-11-13T17:34:37","date_gmt":"2014-11-13T19:34:37","guid":{"rendered":"http:\/\/candas365.es\/noticias\/?p=5198"},"modified":"2014-11-13T17:34:37","modified_gmt":"2014-11-13T19:34:37","slug":"wikipedia-permite-pronosticar-enfermedades","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/candas365.es\/noticias\/wikipedia-permite-pronosticar-enfermedades\/","title":{"rendered":"Wikipedia permite pronosticar enfermedades"},"content":{"rendered":"

\"O\"SINC\u00a0 – Analizar las visitas a los art\u00edculos de Wikipedia es una poderosa herramienta para realizar el seguimiento y el pron\u00f3stico de enfermedades en todo el mundo, seg\u00fan un estudio publicado hoy por la revista PLOS Computational Biology. Cient\u00edficos del Laboratorio Nacional de Los Alamos (Nuevo M\u00e9xico, EE UU), consiguieron predecir varios casos con hasta 28 d\u00edas de antelaci\u00f3n con respecto a los datos que registraron los respectivos sistemas de salud.<\/p>\n

Uno de estos casos se ocup\u00f3 de un brote de dengue en Brasil. \u201cComparamos el n\u00famero de consultas a la p\u00e1gina del dengue en portugu\u00e9s y a todos los enlaces de esta p\u00e1gina con los datos del Ministerio de Salud\u201d, declara Sara del Valle, responsable de la investigaci\u00f3n en Los Alamos.<\/p>\n

La relaci\u00f3n se explica porque la poblaci\u00f3n busca datos sobre la enfermedad en Wikipedia mucho antes de acudir al m\u00e9dico, de tal manera que \u201cnuestros resultados demuestran que podemos pronosticar el dengue en Brasil con hasta cuatro semanas de antelaci\u00f3n\u201d gracias al incremento de las visitas a los art\u00edculos que hablan de los s\u00edntomas y los tratamientos de esta fiebre epid\u00e9mica y contagiosa.<\/p>\n

Otros casos de gripe en EE UU, Polonia y Jap\u00f3n; tuberculosis en China; y un triple an\u00e1lisis sobre dengue, gripe y tuberculosis en Tailandia arrojan resultados similares e indican que \u201cWikipedia puede ser utilizada no solo para monitorear sino tambi\u00e9n para pronosticar la prevalencia de enfermedades alrededor del mundo\u201d.<\/p>\n

Las repercusiones de esta informaci\u00f3n para los departamentos de salud de los respectivos pa\u00edses son formidables de cara a la mejora de su planificaci\u00f3n. \u201cPronosticar enfermedades ayuda a la salud p\u00fablica a tener suficientes recursos para tratar a los pacientes\u201d, comenta Sara del Valle, y por lo tanto, \u201ca salvar vidas\u201d.<\/p>\n

Adem\u00e1s, uno de los resultados m\u00e1s interesantes de esta investigaci\u00f3n es que se pueden entrenar modelos computacionales y transferir de unos pa\u00edses a otros. Es decir, que a partir de los datos de un lugar los cient\u00edficos crean un modelo y pueden utilizarlo para realizar el seguimiento y pron\u00f3stico de una enfermedad en otro distinto. Este aspecto resulta especialmente interesante porque \u201chay pa\u00edses que no recogen informaci\u00f3n sobre la prevalencia de enfermedades\u201d, se\u00f1ala la especialista.<\/p>\n

La excepci\u00f3n, la epidemia de \u00e9bola<\/p>\n

Sin embargo, no todos los casos analizados sirvieron para comprobar la capacidad de Wikipedia para pronosticar enfermedades. La falta de datos fiables en los ministerios de algunos pa\u00edses fue el principal obst\u00e1culo, pero tambi\u00e9n hay otros factores que provocan \u201cruido\u201d a la hora de realizar los estudios. Por ejemplo, \u201cmucha gente puede visitar la p\u00e1gina del \u00e9bola\u201d tras la alarma generada por la epidemia de \u00c1frica, \u201cy eso no quiere decir que haya un brote en EE UU\u201d, apunta Sara del Valle.<\/p>\n

La elecci\u00f3n de Wikipedia para realizar este estudio no fue casual, ya que esta conocida enciclopedia ofrece datos sobre el acceso a sus art\u00edculos cada hora y, adem\u00e1s, de forma gratuita. De esta forma, toda la informaci\u00f3n ha podido ser validada por distintos investigadores y el trabajo tiene validez cient\u00edfica. Otros canales, como Twitter o Google Trends, ofrec\u00edan una informaci\u00f3n m\u00e1s incompleta y sesgada y, por lo tanto, fueron descartados para el estudio.<\/p>\n

Al margen de los resultados, Sara del Valle considera que el hecho de que la poblaci\u00f3n busque informaci\u00f3n sanitaria on line tiene consecuencias positivas y negativas. En su opini\u00f3n, el peligro est\u00e1 en que los pacientes se autodiagnostiquen de forma err\u00f3nea y no busquen ayuda a tiempo. Sin embargo, considera que en general \u201ces bueno que la poblaci\u00f3n se informe\u201d e incluso en algunas situaciones \u201cinternet ha desempe\u00f1ado un papel muy importante para diagnosticar casos raros\u201d. Adem\u00e1s, si los pacientes se informan, podr\u00e1n tener \u201cpreguntas preparadas\u201d para cuando acudan al m\u00e9dico.<\/p>\n

Tras la publicaci\u00f3n de este art\u00edculo, los cient\u00edficos ya trabajan con la Fundaci\u00f3n Wikimedia, responsable del proyecto Wikipedia, para que distribuya datos con informaci\u00f3n geogr\u00e1fica m\u00e1s precisa, ya que hasta ahora han utilizado el idioma como referencia para el pa\u00eds. Una vez que obtengan estos datos, los investigadores conf\u00edan en poder crear un sistema capaz de pronosticar enfermedades de forma global y que se pueda consultar en una p\u00e1gina de internet.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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