Big data en epidemiología

Cuando escasean los datos epidemiológicos, las redes sociales pueden aportar información fiable para pronosticar dónde y cuándo sucederán brotes de enfermedades infecciosas. El análisis del big data epidemiológico que se oculta en internet se está estudiando cada vez más con el propósito de identificar los brotes epidémicos lo antes posible.

Nuestros hallazgos basados en datos recogidos de internet, sobre patrones de exposición, son concordantes con los derivados de mecanismos tradicionales de vigilancia epidemiológica, que pueden tener importantes retrasos en su publicación. — G. Chowell

En este sentido, los autores de un reciente estudio liderado por Gerardo Chowell, han demostrado la utilidad de los datos recogidos a tiempo real desde fuentes gubernamentales de salud pública disponibles online o de medios de comunicación fiables durante la epidemia de Ébola 2014-2015 y de MERS-CoV en 2015.


El problema fundamental es que los modelos matemáticos que predicen la transmisión de enfermedades necesitan datos de los que nutrirse para hacer sus pronósticos. Por ello pueden ser difíciles de interpretar durante las primeras etapas de un brote cuando los datos exactos son escasos.

En el HealthMap se muestra un ejemplo de cómo los datos extraídos de diferentes fuentes pueden aglutinarse para señalar los diferentes brotes epidémicos que están teniendo lugar en todo el mundo. Por supuesto la dificultad de estos métodos está en separar la información relevante de todo el ruido generado por fuentes no fiables o por casos excepcionales pero con gran cobertura mediática.