GripeNet predice la incidencia de la gripe en tiempo real con datos de los ciudadanos

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GripeNet predice la incidencia de la gripe en tiempo real con datos de los ciudadanos

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Una plataforma de ciencia ciudadana en internet creada por investigadores de la Universidad de Zaragoza simula el avance de la gripe en la población a partir de los datos de los usuarios que se registren. Si un usuario se registra en GripeNet, podrá conocer en tiempo real la incidencia de la gripe en su barrio, gracias a esta plataforma en internet diseñada por investigadores del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) de la Universidad de Zaragoza.

Hoy se ha presentado en la sede central del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) en Madrid la segunda parte de este proyecto, que utilizará los datos sobre el estado de salud de la población para simular el avance de la enfermedad en un periodo mínimo de una semana.

Las personas que quieran participar de forma anónima en la iniciativa, en la que colabora la Fundación Ibercivis, solo tienen que proporcionar periódicamente esta información durante la estación gripal mediante un formulario elaborado por médicos.

“Recibes un correo electrónico cada 15 días, excepto cuando la incidencia es mayor, que sería semanal”, explica a SINC Yamir Moreno, director del proyecto, que ya cuenta con más de 600 usuarios. “Si tienes síntomas solo tienes que marcarlos en una tabla, no hay que escribir nada, y los médicos pueden distinguir así si es una gripe o un resfriado común”.

Además de conocer la incidencia real de la enfermedad, el modelo requiere datos sobre los mecanismos de transmisión y las costumbres de la población. “Se pregunta la franja de edad, el código postal, los hábitos diarios o si usa el transporte público –indica Moreno–. No es lo mismo ir al trabajo en coche o en autobús, la gripe se transmite por contacto”.

El sistema permite extraer información en función de los grupos de edad. “Los niños son un agente de transmisión muy eficiente porque están en contacto con muchos focos”, comenta Moreno. En el caso de los menores, serán sus tutores los que rellenen el cuestionario. “Se puede crear un grupo en la página e incluir a más personas”.

La información procedente de los propios afectados permite que las predicciones sean más fiables y valiosas que las que proporcionan los centros de salud. “Solo el 30% de los que tienen gripe van al médico”, apunta el investigador del BIFI.

Las clínicas y hospitales revelan sus datos solo cuando ya ha pasado la estación de gripe, en torno al mes de julio, lo que hace imposible la simulación de la evolución del virus durante dicho periodo.

El modelo se encuentra en una fase temprana y aún es necesario calibrar los parámetros. “Lo iremos perfeccionado mediante aproximaciones sucesivas. Llegará un momento en que pueda predecir con un grado razonable de certeza cuándo se va a producir el pico de la enfermedad”, señala Moreno. Entonces, “podremos alertar a las autoridades sanitarias para que tomen medidas”.

Participación ciudadana

El método permite avanzar en la investigación de los mecanismos de propagación y evolución de las enfermedades infecciosas e involucrar directamente al ciudadano en un estudio científico.

Moreno también alude a las ventajas que el sistema supone para los ciudadanos: “Mandamos boletines con información y recomendaciones. Además, en la página web hay un mapa en el que, según tu código postal, puedes ver cuál es el nivel de incidencia de la gripe en tu vecindad”.

El proyecto GripeNet forma parte de una iniciativa europea, Influenzanet, que ya incluye a países como Holanda, Reino Unido, Francia e Italia. “Aquí estamos un poco más atrasados en la recogida de datos porque aún tenemos pocos usuarios y respecto al diálogo con las autoridades. En Francia, por ejemplo, el grupo que está impulsando esta iniciativa está en muy estrecho contacto con las autoridades sanitarias, por lo que se encuentra mucho más cerca de poder implementar este tipo de herramientas”, dice el investigador.

Fuente: SINC
Foto: mcfarland

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