Y ahora, el pronóstico de la enfermedad ...

Pronóstico de enfermedades, como el pronóstico del tiempo, podría estar a la vuelta de la esquina, según los resultados publicados en la revista PLOS Biología Computacional.
El modelo de conjunto ha sido desarrollado para predecir la gripe con mayor precisión, en base a datos de múltiples fuentes.

Además de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC), muchos grupos han intentado crear modelos que puedan predecir la inminente actividad de la gripe.

Google Flu Trends (GFT) se lanzó para este fin en 2008 pero se clausuró en 2015.

Un equipo de investigación, dirigido por epidemiólogos computacionales del Boston Children's Hospital, quería saber si podían combinar modelos existentes que individualmente predicen la actividad de la gripe, proporcionar estimaciones robustas en tiempo real que podrían orientar con precisión hospitales y sistemas de salud en la asignación de recursos para la gripe .

El equipo comenzó con cuatro diferentes fuentes no tradicionales de modelos de "ahora-fundición" (en tiempo real) de actividad de enfermedad similar a la gripe.

Las fuentes utilizadas fueron:

• Google
• Gorjeo
• Datos clínicos del gerente de registro de salud electrónico (EHR) athenahealth
• Datos de la gripe de origen crowde de Flu Near You, un sistema de vigilancia participativa desarrollado por HealthMap.

En un enfoque similar al utilizado por los pronosticadores meteorológicos para predecir los rastros de huracanes, utilizaron técnicas de aprendizaje automático para combinar los datos y generar un conjunto de modelos "conjuntos" que incorporaron los resultados producidos por los cuatro modelos de fuente única.

Las predicciones se comparan con precisión con los modelos existentes

Para determinar la precisión y robustez, compararon sus resultados con los de cada uno de los cuatro modelos de fuente en tiempo real, con los informes históricos de enfermedades similares a la gripe de los CDC y con GFT ahora emitidos de las temporadas de influenza 2013-14 y 2014-15.

Los nuevos modelos produjeron estimaciones sólidas en tiempo real que superaron a sus cuatro modelos de fuente en tiempo real y también generaron mejores pronósticos que los CDC en términos de tiempo y magnitud de la actividad de la enfermedad similar a la gripe en cada horizonte temporal medido, hasta 3 semanas en avanzar.

Las predicciones del conjunto también rastrearon con precisión los informes de los CDC sobre la actividad real de la gripe, con estimaciones en tiempo real que fueron precisas en un 99%, y solo un poco menos en el horizonte temporal de 2 semanas.

Datos rápidos sobre la gripe

• La temporada de gripe en los EE. UU. Comienza en octubre y puede durar hasta mayo
• La temporada normalmente alcanza su punto máximo entre diciembre y febrero
• La vacunación se recomienda para todas las personas mayores de 6 meses.

Aprenda más sobre la gripe

Los investigadores concluyen que la combinación de múltiples fuentes de datos brinda una predicción más fuerte, más robusta y más precisa de la actividad de la gripe.

El autor principal John Brownstein, PhD, director de innovación de Children's Children's y cofundador del sitio de seguimiento de enfermedades HealthMap, explica que las fuentes de datos individuales se han utilizado durante mucho tiempo para rastrear una variedad de enfermedades.

Combinar datos de una nueva manera en que el todo es más valioso que la suma de sus partes es el próximo paso lógico.

Los CDC monitorean de cerca la actividad similar a la gripe estacional en los EE. UU., Pero los informes de datos que genera y distribuye a los médicos y las autoridades de salud pública históricamente tienen una o dos semanas de retraso.

Los investigadores creen que una de las claves del éxito del modelo es la inclusión de los medios sociales y los datos de EHR, que agregaron más valor que los patrones puramente históricos.

Comentarios de Brownstein:

"El pronóstico del tiempo es una disciplina establecida y se ha arraigado en la sociedad. Creemos que ha llegado el momento de que ocurra lo mismo con la predicción de enfermedades".

Si bien el modelo actualmente puede predecir la actividad de la gripe a escala nacional, esperan extender su alcance geográfico más allá de las fronteras de los EE. UU., Para predecir enfermedades en un contexto internacional y rastrear otras enfermedades para las cuales hay múltiples fuentes de datos disponibles.

En última instancia, las predicciones podrían hacerse públicamente disponibles, para beneficiar a tanta gente como sea posible.

Noticias médicas hoy informó recientemente que se ha desarrollado una nueva vacuna contra la gripe que puede proteger contra múltiples cepas de la enfermedad.