Las redes sociales podrían convertirse en una potente herramienta para la medicina, concretamente en aquella encargada de detectar y controlar los brotes, epidemias y pandemias, la epidemiología, dándole una inmediatez y un seguimiento global en tiempo real en la detección de enfermedades nunca antes vista.
Hasta ahora, las epidemias se han venido detectando siguiendo un sistema de notificaciones que procedían de los médicos. Esto tiene una gran ventaja y es que el médico puede caracterizar con rigor si los síntomas y signos de una persona se tratan de una determinada enfermedad y no otra. Sin embargo, el sistema es lento. Primero, porque para ello es imprescindible que el paciente acuda antes al médico (mientras no lo haga, su caso no se contabilizará) y, segundo, porque entre que el paciente acude, el médico reconoce la enfermedad, la notifica a la institución de vigilancia epidemiológica de la zona y ésta toma consciencia de la posible epidemia, pueden pasar días o semanas según la urgencia y características de la situación.
Todo esto conlleva un gran problema especialmente para aquellas enfermedades infecciosas más frecuentes y extendidas como la gripe o las gastroenteritis víricas donde la infranotificación es la regla, ya que mucha gente no llega a acudir al médico por el frecuente carácter leve de la enfermedad.
Rastreando Internet y las redes sociales a la caza de la epidemia
Precisamente por lo anterior, no es casualidad que hayan surgido varias iniciativas en la red para intentar detectar este tipo de enfermedades en tiempo real y visualizar su evolución. Por un lado, tenemos a Google Flu Trends o Dengue Trends, que hacen un análisis de los términos de búsqueda que hace la gente en el famoso buscador, haciendo con ello una estimación de la actividad epidémica de la zona.
Otra perspectiva para la detección de epidemias (o incluso intoxicaciones) es la que utilizan HealthMap,Sickweather y BioCaster. Las 3 webs se centran en el rastreo y análisis masivo de noticias de Internet, Facebook, Twitter o fuentes RSS para establecer eventos epidémicos. Para ello, se enfocan en la detección y cuantificación de palabras clave en varios idiomas como “gripe” “fiebre”, “tos” o “congestión” en una determinada zona y, a partir de ahí, estiman en conjunto la magnitud de la epidemia.
Estos sistemas de detección epidemiológica son, sin lugar a dudas, muy rápidos y permiten una vigilancia en tiempo real, pero no están carentes de grandes obstáculos que los convierten, hoy por hoy, en complementos en evaluación para los epidemiólogos. El primer y gran problema es que lo que los usuarios de Twitter y Facebook suelen comentar no es su enfermedad, sino los síntomas y signos evidentes que padecen. De ahí a poder extrapolar una enfermedad de forma automática hay un trecho (¿cómo distinguir de ahí una gripe de un resfriado?, por ejemplo).
Por otro lado, no es nada sencillo distinguir el ruido de los datos realmente útiles para la detección de enfermedades. Para ello, es imprescindible una mejora del filtrado de datos para que los resultados sean más robustos y conseguir así una posterior validación científica. Y, por último, nunca hay que dejar de tener en cuenta el sesgo que existe con los usuarios de las redes sociales. Por ejemplo: alguien muy enfermo no suele preocuparse de andar actualizando su Facebook y las personas más ancianas o pobres hacen poco uso de las redes sociales. Además, enfermedades comprometedoras como aquellas de transmisión sexual no van a divulgarse alegremente a través de ellas por lo que no esperemos que sean útiles para estos casos.
Aún así, la epidemiología basada en las redes sociales hace tiempo que dio sus primeros pasos y anda perfeccionándose y recogiendo cada vez más y más datos de un mundo cada vez más conectado. ¿Conseguirá el rastreo de las redes sociales convertirse en una herramienta más para los epidemiólogos?
 
En el caso de la gripe, las autoridades sanitarias y los epidemiológos utilizan cada vez más Twitter y Google para conocer su propagación a través de los comentarios en tiempo real. La ventaja de la red del pájaro azul es  el volumen de los mensajes, su frecuencia y su disponibilidad pública.
 
Investigadores de la Universidad de Louisiana analizaron más de 500 millones de mensajes de Twitter durante un período de ocho meses mediante el uso de una API que rastreaba palabras clave para el seguimiento de mensajes en Twitter relacionados con la gripe. No sólo fueron capaces de predecir las tasas de gripe, sino que se correlacionaron en un 95 % con las estadísticas oficiales recogidas en hospitales. Estos resultados fueron comparables a los obtenidos por el servicio de Google Flu Trens, que es capaz de evaluar las tasas de la gripe mediante el análisis de los términos de consulta utilizados. Google ya demostró que existe una estrecha relación entre el número búsquedas relacionadas con la gripe y el número de pacientes que sufren síntomas gripales.
 
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