La fusión de la epidemiología – estudio de la incidencia, distribución y etiología de las enfermedades – con la tecnología digital se ha denominado epidemiología digital y está dando sus frutos en el seguimiento de las enfermedades infecciosas a medida que se transmiten. En el reciente estudio, publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, los autores estudiaron la epidemiología de la varicela, utilizando datos de Google Trends. Esta herramienta podría ser muy útil en la vigilancia de enfermedades más difíciles de detectar o de seguir por ser menos frecuentes o menos severas, como es el caso de la varicela, la cual en muchas oportunidades no requiere hospitalización. La varicela, comúnmente denominada lechina, es causada por el virus de Varicela Zoster.
Google Trends es un servicio de datos de Google que comenzó en 2004 y muestra al instante la magnitud/volumen de búsquedas en Google de un término específico, la combinación de varios términos o su comparación con otro, abarcando al mismo tiempo distintas regiones y lenguajes. Los patrones de búsquedas indican que algo está ocurriendo pero además contienen información que se puede utilizar para el seguimiento de la enfermedad y evaluar, por ejemplo, el impacto de una vacuna. Estos datos, llamados “big data”, se pueden bajar y almacenar para su posterior análisis mediante modelos estadísticos y obtener información epidemiológica en “tiempo real”.
Los investigadores, utilizando esta metodología, muy bien descrita, validaron los datos de Google Trends, confirmaron que los modelos estadísticos tienen la capacidad de predecir brotes epidémicos y verificaron el impacto de la vacuna de varicela. Esto lo hicieron mediante la comparación de los datos de Google Trends con datos clínicos. Al revisar las búsquedas de 36 países, desde 2004 a 2015, los autores observaron que disminuía la motivación de la búsqueda de la información porque disminuía la enfermedad y de esto se pudo inferir que la reducción de la varicela estaba asociada a la aplicación la vacuna.
Además, comprobaron la existencia de un comportamiento estacional del virus que corresponde a la primavera en ambos hemisferios, norte y sur, aunque puede variar por país. Compararon los países con y sin vacuna para evaluar el efecto de la inmunización y encontraron que la estacionalidad se pierde o se reduce en los países donde aplican la vacuna. Alemania fue un bonito ejemplo. Ellos introdujeron la vacuna en 2004 y disminuyó la estacionalidad pero no desapareció, en consecuencia, en 2009, comenzaron la aplicación de un refuerzo para mejorar la inmunidad, y desde ese momento se redujo drásticamente la búsqueda de información estacional, de lo que infirieron que la reducción estaba asociada a la vacuna.
Si la transmisión de la enfermedad es estacional y la vacuna reduce la transmisión, entonces el impacto de la vacuna se puede medir en la amplitud de los brotes estacionales, indican los autores. Por otro lado, observaron que la búsqueda de información era mayor en los países que no tenían la vacuna en los programas nacionales de inmunización y mucho menor en los que aplicaban la vacuna, ya que no hay la necesidad de información porque no existe la enfermedad.
Dado que los datos epidemiológicos son la base fundamental para el diseño de políticas públicas, ante la dificultad que representa en ocasiones su recolección, la epidemiología digital puede ser una herramienta útil y accesible para ser empleada como complemento de la vigilancia epidemiológica tradicional, señalan los autores. También podría ser la única herramienta disponible en algunas circunstancias.
Desde hace algún tiempo, datos de internet (Google Trends, HealthMap, twitter microblogs) han sido utilizados; por ejemplo, para monitorear el impacto de la vacuna de rotavirus y la circulación de los norovirus y más recientemente para estudiar la transmisión del zika en “tiempo real”, la percepción del dengue y la actividad de la influenza. Más aún, el monitoreo del acceso diario a artículos de Wikipedia permitió calcular el nivel de actividad de la influenza en USA y con poca diferencia con los estimados del CDC (USA).
Sin embargo, es importante tener presente que extraer información significativa con esta metodología es un reto. Por ejemplo, la selección de los términos y la interpretación de los datos de Google Trends son pasos críticos en este tipo de proceso para arribar a conclusiones valederas en un contexto determinado. Por otro lado, implica desafíos tecnológicos como son la recolección, almacenamiento y análisis de conjuntos de datos masivos que deben ser manejados a través de una interface compleja entre la infraestructura (ancho de banda, redes, nubes y grandes equipos de computación), el software y algoritmos sofisticados. Otro aspecto primordial a considerar es la perspectiva ética del acceso e intercambio de datos privados.
Todavía existen muchos escollos para que se popularice esta herramienta, pero eso no limita el optimismo de Kevin Bakker, uno de los autores, al comentar lo siguiente: “Las tendencias en Google Trends son instantáneas, lo que significa que puedo mirar cuáles son las búsquedas más populares en esta mañana, en cualquier lugar del mundo”.
Irene Pérez Schael