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Infodemiología: recuerdos del futuro Patologías por el uso de datos sociales y las redes de internet. |
13/06/2013
Disponible un nuevo medicamento para luchar contra la tuberculosis resistente Fuente: globovision
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31/05/2013
Latinoamérica endurece las leyes antitabaco, pero es blanda con la publicidad Fuente: lapatilla.com/EFE
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20/05/2013
Ops!! Efecto secundario insólito; medicamento causaba orgasmos al bostezar Fuente: http://contenido.com.mx/
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Hace poco, a través de GNIP, se ha publicado una entrevista con Rumi Chunara, una ingeniera que investiga en la Harvard Medical School. En esa entrevista se habla de su trabajo en la identificación de epidemias a través del uso de datos sociales y particularmente de los procedentes de las redes sociales. Para esto se ha acuñado el término infodemiología o infovigilancia (infodemiology, infoveillance en inglés) que ya ha sido usado para resaltar diversos usos del mismo, principalmente en lo que se refiere a la gripe A y twitter (ver por ejemplo lo que se escribió en "Salud con cosas", en la Revista de la Asociación Colombiana de Infectología, o en el instituto DEP). Ya hemos hablado aquí del uso de las búsquedas en Google para describir la situación de gripe y de lo acertado de las mismas (ver "Tres estornudos, resfriado seguro"). Sin duda nos encontramos ante un campo muy prometedor en la vigilancia de salud pública. Rumi Chunara se refiere ahora al uso que se podía haber hecho de los datos sociales para la detección precoz del cólera en Haití. Hace hincapié además sobre las razones de por qué los datos sociales varian a lo largo de un brote o acerca de que cada situación será diferente dependiendo del contexto del evento. Interesantes estas dos puntualizaciones, y particularmente la segunda: eso mismo sucede en la epidemiología estándar de campo (sin info), pero es peculiar ver como las redes sociales, como no podía ser de otra forma, reproducen situaciones que se veían antes del advenimiento de esto que llamamos web 2.0 o salud 2.0. A algunos les parece futuro y, sin embargo, a otros nos trae recuerdos: ¿recuerdos del futuro?. LA ENTREVISTA Historias de datos es la oportunidad de Gnip para contar las historias interesantes acerca de los datos científicos, periodistas de datos y otras personas que trabajan en los datos sociales. Esta semana vamos a entrevistar a Rumi Chunara, Instructor en la Escuela Médica de Harvard y HealthMap y Big Boulder orador, de su trabajo a partir de datos sociales para identificar las epidemias. Rumi tiene un fondo en la construcción de sensores biológicos, y que se ha traducido en un interés en el uso de datos de medios sociales y otras fuentes informales de información para identificar a las epidemias. Además de su trabajo con HealthMap, Rumi era parte de un estudio que muestra cómo Twitter podría ayudar a identificar los brotes de cólera en Haití . Puedes seguirla en Twitter en @ rumichunara . 1. Estás tratando de utilizar los datos para identificar las epidemias sociales de la salud. ¿Cómo empezar a hacer esto, y cuál fue su trayectoria profesional para llegar allí? En la escuela estudié ingeniería, y mi investigación consistió en la construcción de portátiles de bio-sensores. Una idea detrás de esto era hacer mediciones suelen hacerse en posible fuera de los laboratorios del lugar en que la infraestructura está disponible. Pensé que el concepto es realmente bueno y útil, pero se dio cuenta de que los tipos de herramientas y tecnologías que podemos construir siempre estar cambiando y cada vez mejor. Así que decidí empezar a trabajar en cómo podemos reunir a todas estas fuentes de información nuevas juntas, y cómo podemos utilizarlos para mejorar la salud de las poblaciones. 2. ¿Cuál ha sido el éxito de HealthMap en la identificación de las epidemias? ¿Qué ve usted como el futuro de los sistemas como HealthMap? Es estupendo ver cómo HealthMap se ha convertido en un pionero en demostrar... Díganos lo que piensa |
el valor de la información sanitaria recogida informal. Esto ha significado que demuestra qué tipo de información puede ser usada y cómo se pueden agregar y analizar. Al demostrar que las fuentes informales tienen un valor añadido, ya sea para dar una señal antes, lo que permite una comprensión más detallada de un brote de la enfermedad, o llegar a más personas, en el futuro, creo que vamos a aceptar y buscar otras nuevas fuentes para la salud, que en su conjunto puede llegar a ser extraordinariamente valiosa. 3. ¿Cuáles son algunos de los diferentes métodos que ha utilizado para ayudar a entender las epidemias? Nuestro grupo de investigación comenzó a partir de datos informales, tales como consultas de búsqueda de Internet, medios de comunicación y los datos de los teléfonos móviles para el seguimiento y la comprensión de los brotes de enfermedades. Más tarde, en HealthMap nos hemos expandido a utilizar también otras fuentes, como los datos de los medios sociales. Más allá de los datos existentes y aprovechar los que buscan información de salud, también estamos construyendo otros sistemas que pedir específicamente a la gente sobre su salud, a través de Internet. La belleza de este tipo de vigilancia es que funciona y tiene un valor donde la gente pueda acceder a Internet, que puede estar en muchas partes del mundo. Además, los medios sociales es adecuado para la comprensión de la propagación de la enfermedad porque ayuda a identificar dónde se encuentra y con quién está conectado y puede llegar a mucha gente, que son muy importantes en la propagación de la enfermedad! 4. Su trabajo de investigación ha encontrado que Twitter podría haber ayudado a identificar los brotes de cólera en Haití? ¿Cuáles fueron los robos de balón sobre el uso de los datos sociales para identificar un brote después de un desastre natural? Hemos demostrado, por una situación brote en particular, cómo Twitter podría ser utilizado para identificar el brote temprano, algo que también se ha demostrado antes para otras situaciones de enfermedad de brotes por otros grupos. Nuestro trabajo también fue más allá de esto, para demostrar que los Tweets más se podría utilizar para tener una idea de cómo un brote está progresando. Algunas lecciones de nuestro estudio fueron: aprender acerca de las razones por qué los datos sociales pueden variar durante un brote (por ejemplo, a causa de un evento de salud emergentes o en curso público, debido a la cobertura de los medios de comunicación u otros eventos ambientales que suceden al mismo tiempo). También hemos aprendido que cada situación será diferente en función del contexto de todo el evento. La lección más importante que esperamos que sale de nuestro estudio es que existe un uso potencial de estos nuevos tipos de datos, que deben explorarse más. 5. ¿Qué ve usted como el futuro de los datos sociales en el mundo de la salud? Porque de todos los beneficios que hemos demostrado a partir de datos sociales, mi opinión es que será útil para aprovecharla en el complemento de las fuentes de datos existentes de otros que tenemos como como el caso de la hospitalización tradicional y la información, no como un reemplazo para nuestra infraestructura médica y de salud pública. Informales de datos sociales pueden llenar los vacíos en las fuentes utilizadas tradicionalmente de datos en la atención sanitaria, y lo más importante es de esperar que capacitar a las personas a involucrarse más con y proactiva sobre su propia salud! | |
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