Cada vez hay menos usuarios que muestran su reticencia o reparo a la hora de consultar en Intet información tan delicada como la referente a su salud. Esto tiene que ver con el nuevo cambio de paradigma que está experentando el sector, en el que los médicos se han dado cuenta de que pueden contribuir a erradicar los contenidos incompletos o faltos de evidencia científica colgando artículos rigurosos, de calidad y prescribiendo webs y herramientas en las que los pacientes puedan confiar.
Esta responsable actitud está permitiendo que herramientas como Wikipedia hayan empezado a ser de gran ayuda para consultar información sobre salud. Incluso permiten predecir brotes de algunas enfermedades infecciosas, como la gripe. Sobre esto últo se ha publicado recientemente un estudio en la revista PLOS Computational Biology. Los investigadores aseguran que las tendencias en las búsquedas o consultas de los cibernautas que llegan a Wikipedia pueden ser utilizadas para predecir los brotes de gripe hasta con cuatro semanas de antelación.
Para crear su metodología, los investigadores examinaron una fuente disponible libremente, abierta de datos para este uso: los registros de acceso de la enciclopedia en línea Wikipedia. Hicieron una lista de todas las páginas desde las que una persona puede hacer clic para entrar en la publicación de ‘influenza’ de Wikipedia (la solución para la búsqueda ‘gripe’ también redirige allí) y luego compararon el tráfico que llega a cada una de esas páginas con los informes de la gripe procionadas los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades.
‘Mantuvos aquellas webs que se correlacionaron bien con los datos oficiales, y prescindos de los que no se correlacionaban’, explicó Sara Y. del Valle, uno de los investigadores que firman el estudio. De esta forma, se quedaron con una lista de 10 páginas de Wikipedia relacionadas con la gripe, incluyendo las entradas para ‘antivirales’, ‘H1N1’, y ‘fiebre’, cuyo tráfico se utilizó para construir algoritmos predictivos. Para los investigadores, esta técnica de monitoreo basada en datos sociales obtenidos en Intet reduce los costes y la lentitud de las pruebas tradicionales.
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