Combinando la tecnología de aprendizaje automático con datos de seguimiento de teléfonos inteligentes para crear una aplicación que calcule con precisión la propagación de la gripe.
En lo que sugiere un nuevo estudio publicado en la revista Nature Communications, donde se describe cómo se desarrolló una aplicación para tal efecto.
Big data
Para crear su aplicación, los investigadores recopilaron datos de seguimiento anónimos de usuarios de teléfonos Android en la ciudad de Nueva York; Google almacena el historial de los usuarios que han optado por permitir que se registre dicho seguimiento. Utilizaron esos datos para enseñar a un sistema de aprendizaje automático a reconocer el movimiento humano en un mapa de la ciudad.
Luego, el equipo agregó datos de modelos creados para representar las tasas de transmisión de la gripe según las visitas al hospital de los pacientes y los informes de laboratorio para la temporada de gripe 2016 a 2017.
Utilizaron la aplicación para pronosticar la propagación de la gripe para la misma temporada. Posteriormente, compararon los resultados con los registros de la temporada de gripe real y encontraron que eran tan precisos como dos de los tres sistemas convencionales basados en datos de pasajeros y mejores que un tercero.
Finalmente, los investigadores reprodujeron sus esfuerzos para predecir la temporada de gripe 2016 para toda Australia y descubrieron que podía predecir la propagación de la gripe en ese país con precisión.
Los investigadores señalan que usar datos de seguimiento telefónico es significativamente menos costoso que usar datos de viajeros. También señalaron que su sistema también podría usarse para rastrear la propagación de un brote cuando cruza las líneas internacionales, a diferencia de los sistemas basados en datos de pasajeros.