Epidemiología Digital y SARS-CoV-2

Esta publicación contiene información de un artículo pre-print. Esto significa que el manuscrito original del autor no ha sido aún revisado por pares, ni aceptado para publicación, por lo que sus resultados no han sido contrastados.

Fue en 2008 cuando la mayoría de nosotros escuchó por primera vez hablar de epidemiología digital. En esos años finales de la década 2000, Google creó su Flu Trends, que cerraría en 2015 para pasar a compartir sus datos directamente con las universidades y los CDC americanos.

La epidemiología digital se nutre de herramientas que permiten hacer predicciones a corto plazo sobre el riesgo de un brote sanitario, basándose en búsquedas realizadas en Internet, publicaciones compartidas en redes sociales y recopilando informes de organismos oficiales.

En la noche del 30 de diciembre de 2019, HealthMap envió una alerta de riesgo sanitario de nivel 3 - en una escala sobre 5. Esta herramienta integra información automática había anticipado en doce días el primer reconocimiento oficial de un fallecido por COVID-19.

Casi de forma simultánea, ProMED-mail alertaba sobre la presencia de casos de neumonía inexplicada en la región de Wuhan. El Ministerio de Sanidad francés declaró en un artículo que ProMED-mail provee contenido crítico y es una alternativa a las herramientas tradicionales.

Del mismo modo, las búsquedas de síntomas pueden anticipar la aparición de casos identificados por los sistemas de vigilancia epidemiológica tradicionales. Tal y como demostró hace más de una década Flu Trends. Si bien esta herramienta ya no está disponible, las tendencias de búsqueda de Google y Baidu (el mayor buscador chino) son públicas y accesibles desde Google Trends y Baidu Index.

Con estos datos, un equipo de otorrinolaringólogos americanos se ha dedicado a rastrear términos de búsqueda relacionados a la COVID-19 y ponerlos en correlación temporal con los casos en el MR para buscar asociaciones. La idea es aportar información que sirva para predecir la evolución epidemiológica con varios días.

Si bien una parte de estas correlaciones son fruto de la aparición en medios de comunicación de noticias sobre síntomas relacionados con la COVID-19, algunas búsquedas anticiparon en más de una semana la detección de casos confirmados y correlacionaron igualmente con la disminución de casos.

La epidemiología está cambiando, como el resto de la Sanidad, hacia una ciencia donde lo digital tiene un impacto cada vez más profundo. Este estudio aporta más evidencias en favor de la epidemiología digital y de las herramientas que tendremos que usar en el futuro para anticipar nuevas amenazas microbiológicas.

Higgins TS, Wu AW, Sharma D, Illing EA, Rubel K, Ting JY, Snot Force Alliance Correlations between Real-World COVID-19 Incidence and Search Engine Queries in Google and Baidu: A Time-Series Analysis JMIR Preprints. 29/04/2020:19702