Por Kelly A. Reynolds, MSPH, PhD
La vigilancia de enfermedades es una tarea complicada en la que las herramientas para la recopilación de datos y la presentación de informes suelen estar muy por detrás de los eventos en tiempo real. En la última década, ha habido un tremendo aumento en el uso de teléfonos celulares y acceso a señal celular en todo el mundo. En 2013, había aproximadamente 96 suscripciones de servicio de telefonía celular por cada 100 personas en todo el mundo. Estas conexiones digitales permiten la recolección de datos digitales donde se pueden rastrear los indicios de hábitos, comportamientos y salud.
La vigilancia de enfermedades tradicionales es problemática
En los Estados Unidos, los medios tradicionales para la vigilancia de enfermedades en la población incluyen informes de médicos o laboratorios de diagnóstico. La naturaleza de cuándo y si las personas buscan atención médica, si el médico ordena las pruebas de diagnóstico y si el laboratorio está obligado a informar sobre los resultados al departamento de salud, afectan sí o no ese evento de enfermedad es tomado en cuenta. Particularmente problemático es el uso de registros médicos y de laboratorio para el rastreo de las enfermedades transmitidas por el agua, que generalmente son de leves a moderadas y a menudo no garantizan una visita al médico o una investigación por parte del departamento de salud. Sin embargo, decenas de millones de enfermedades transmitidas por el agua se producen en los EEUU cada año, lo que resulta en una carga económica significativa. La diarrea sigue siendo una de las 10 principales causas de mortalidad global con 1.5 millones de muertes al año (más que el SIDA, el paludismo y el sarampión combinados.) Mientras que los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC, en inglés) tiene una red de vigilancia (conocida como FoodNet) para el seguimiento de las enfermedades transmitidas por los alimentos en los EEUU, no existe un programa equivalente para las enfermedades relacionadas con el agua.
Epidemiología digital
En enero de 2010, un terremoto de 7.0 de magnitud en la escala de Richter sacudió a Haití, afectando a aproximadamente tres millones de personas y matando a más de cien mil. Menos de un año después y por primera vez en más de cien años, un brote de cólera se extendió por todo el país. Sin embargo, un aspecto diferente de este brote era que la vigilancia de la salud pública no se limitaba a los informes de los hospitales ya las entrevistas telefónicas. Con la ayuda de teléfonos móviles, los investigadores rastrearon el movimiento de la población en relación con la propagación de la enfermedad. Esto ayudó a asegurar que los funcionarios de salud pública estuvieran preparados para responder a las necesidades médicas y de salud en las regiones apropiadas. Además, los datos de Twitter tras el terremoto de Haití rastrearon con precisión el brote de cólera de forma más rápida que los funcionarios utilizando métodos tradicionales. (Bates, 2017)
La epidemiología digital es una tendencia creciente para la vigilancia de la población y las enfermedades. Hoy en día, alrededor del 86 por ciento de la población mundial se encuentra dentro del rango de las redes celulares y, por lo tanto, con movimientos y comportamientos rastreables. (Bates, 2017) Incluso en algunas de las regiones más pobres, como el continente africano, hay 64 suscripciones de teléfonos celulares por cada 100 personas. Mientras que las ubicaciones de teléfonos celulares pueden ser pasadas de manera pasiva, los comportamientos intencionales con nuestras computadoras o teléfonos celulares proporcionan datos importantes sobre probabilidades de compra, percepciones políticas e incluso información de la enfermedad. Hasta el 52 por ciento de los estadounidenses buscan información relacionada con la salud en Internet cada año. Mediante la evaluación de las búsquedas de síntomas y remedios, los datos pueden ser analizados para determinar la incidencia de la enfermedad por región y con el transcurso del tiempo.
Internet, las redes sociales y el seguimiento de enfermedades
Google fue uno de los pioneros en el uso de búsquedas de Internet para rastrear las tendencias de las enfermedades. Alrededor de 2008, Google presentó su controversial herramienta Google Flu Trends (GFT). GFT mantuvo un registro de los términos específicos de búsqueda del usuario para determinar dónde estaba la gripe/influenza en todo el mundo. Las primeras evaluaciones indicaron predicciones exitosas de las tendencias de la enfermedad hasta dos semanas antes que los CDC. Sin embargo, en los años posteriores, GFT subestimó o sobreestimó los casos de influenza. Por ejemplo, durante la temporada de influenza 2012-2013, la herramienta predijo dos veces más enfermedades que los casos reales de los CDC. En última instancia, se determinó que los factores de confusión, tales como la prominencia de los informes sobre la influenza en las noticias, sesgaron los resultados de modo que los modelos se ajustaron para compensar. (Lampos et al., 2015) (Yang et al., 2015)
HealthMap fue desarrollado por un equipo de investigadores en 2006 para recopilar datos de una variedad de fuentes en línea, incluyendo blogs, Twitter, nuevos artículos locales, etc., para filtrar para la vigilancia en tiempo real. En 2014, mediante el seguimiento de los medios de comunicación y los medios de comunicación social, HealthMap identificó el brote Ebola en África occidental antes que la Organización Mundial de la Salud. Otros han utilizado la vigilancia de consultas para rastrear la Salmonella, norovirus y brotes de listeria, y determinaron que eran útiles en los esfuerzos de identificación temprana. (Bahk et al., 2015) Además hay aplicaciones gratuitas disponibles en las que los participantes informan voluntariamente si ellos u otras personas a su alrededor están enfermas. La aplicación Outbreaks Near puede informar a los usuarios cómo evitar los lugares donde se están produciendo casos de enfermedad. A medida que los usuarios estén mejor informados y la notificación de la incidencia de la enfermedad sea más fácil a través de plataformas en línea, es probable que el monitoreo en tiempo real mejore.
Seguimiento en línea de enfermedades transmitidas por el agua
Investigadores de Australia están trabajando para ampliar el uso de las consultas de búsqueda de Internet a una variedad más amplia de enfermedades infecciosas. Determinaron que los datos sobre las notificaciones oficiales de 17 enfermedades infecciosas (27 por ciento del total analizado) de 2004 a 2013 se correlacionaron significativamente con términos de búsqueda identificables. (Milinovich et al., 2014) Se incluyeron en la lista infecciones transmitidas por vectores (infección por el virus del dengue y el chikungunya), hematógenas (hepatitis B y C), enfermedades transmitidas sexualmente (clamidia) y enfermedades prevenibles por vacunación (varicela, sarampión, herpes zoster, meningococo). Además, la criptosporidiosis causada principalmente por enfermedades transmitidas por el agua y la campilobacteriosis (una enfermedad transmitida por agua y la comida), fueron efectivamente rastreadas.
Otras migajas digitales potenciales que conducen a la predicción avanzada de enfermedades podrían ser los informes de avisos de ebullición del agua o roturas de tuberías en los sistemas de distribución de agua. Investigadores de la Universidad de Michigan propusieron recientemente el uso de técnicas de minería de datos para coincidir la relación entre las roturas de tuberías y las enfermedades gastrointestinales. Las roturas de tuberías se correlacionaron positivamente con el volumen de búsqueda en Internet para términos tales como diarrea y vómitos. (Shortridge y Guikema, 2014)
Conclusión
Algunos de las desventajas del monitoreo de enfermedades en línea, incluyen imprecisiones potenciales, manipulación de datos, problemas de privacidad, distribución desigual de la respuesta en relación con el acceso celular o tendencias de uso de los medios sociales. Los sitios de redes sociales como Twitter y Facebook pueden proporcionar más resolución a los datos más allá de los términos de búsqueda, ya que las personas tienden a compartir más detalles de la participación personal, indicando que no se sienten bien o se han perdido la escuela o el trabajo porque están enfermos, pero al final de cuentas podría haber asuntos de privacidad. La consistencia también es importante para comparar las tendencias en el tiempo. Si algún factor en la sociedad o en los medios incrementa las tendencias individuales de buscar un tema, como las exposiciones de plomo bien publicitadas de Flint, Michigan, las consultas de búsqueda en Internet pueden no reflejar riesgos reales.
Tanto los críticos como los promotores de usar las consultas de búsqueda en Internet y otros sistemas de datos digitales parecen estar de acuerdo en que pueden mejorar la vigilancia de las enfermedades y ayudar a validar los métodos tradicionales de seguimiento. Para tener el efecto más beneficioso, la identificación de las tendencias de la enfermedad deberá ser precisa y oportuna. Descubrir un brote de una a dos semanas después del hecho no puede dejar tiempo para la respuesta y la prevención de otros casos. Una cosa parece ser cierta: la epidemiología digital seguirá siendo utilizada y mejorada en el futuro.
Referencias
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Bahk, Gyung Jin, Yong Soo Kim and Myoung Su Park. 2015. “Use of Internet Search Queries to Enhance Surveillance of Foodborne Illness.” Emerging Infectious Diseases 21(11):1906–12. Retrieved April 19, 2017 (wwwnc.cdc.gov/eid/article/21/11/14-1834_article.htm).
Bates, Mary. 2017. “Tracking Disease: Digital Epidemiology Offers New Promise in Predicting Outbreaks.” IEEE Pulse 8(1):18–22. Retrieved April 14, 2017 (http://ieeexplore.ieee.org/document/7831538/).
Lampos, Vasileios, Andrew C. Miller, Steve Crossan and Christian Stefansen. 2015. “Advances in Nowcasting Influenza-like Illness Rates Using Search Query Logs.” Scientific Reports 5:12760. Retrieved April 19, 2017 (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26234783).
Milinovich, Gabriel J. et al. 2014. “Using Internet Search Queries for Infectious Disease Surveillance: Screening Diseases for Suitability.” BMC Infectious Diseases 14(1):690. Retrieved April 14, 2017 (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25551277).
Shortridge, Julie E. and Seth D. Guikema. 2014. “Public Health and Pipe Breaks in Water Distribution Systems: Analysis with Internet Search Volume as a Proxy.” Water Research 53:26–34. Retrieved April 14, 2017 (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24495984).
Yang, Shihao, Mauricio Santillan and S.C. Kou. 2015. “Accurate Estimation of Influenza Epidemics Using Google Search Data via ARGO.” Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 112(47):14473–78. Retrieved April 14, 2017 (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26553980).
Acerca de la autora
La Dra. Kelly A. Reynolds es Catedrática Asociada en la Facultad de Salud Pública de la Universidad de Arizona (UA). Posee una Maestría de Ciencias en salud pública (MSPH) de la Universidad del Sur de Florida (USF) y un doctorado en microbiología de la UA. La Dra. Reynolds se desempeña como Editora de Salud Pública para nuestra publicación hermana en lengua inglesa WC&P y fue anteriormente integrante del Comité de Revisión Técnica. Puede ser contactada por correo electrónico en reynolds@u.arizona.edu