Para la próxima temporada de gripe, la minería de sitios de internet como Facebook, Twitter, y las noticias de Google podría proporcionar una forma más rápida de seguir la propagación del H1N1 que los informes de los organismos oficiales, tales como la Organización Mundial de la Salud (OMS) y los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades (CDC). Esa es la idea en la que se basa una nueva generación de herramientas de vigilancia de enfermedades, entre las que se incluye HealthMap, un sistema por internet interactivo que rastrea la red para obtener noticias, tanto formales como informales, y hacer un seguimiento de un virus prácticamente en tiempo real.

Durante la difusión mundial de la pandemia de la gripe A (H1N1) el año pasado, HealthMap fue capaz de obtener uno de los primeros informes de la enfermedad, mucho antes de que el brote fuera confirmado por las agencias gubernamentales. Los investigadores mantuvieron el sistema en funcionamiento durante toda la temporada de gripe en 2009, y descubrieron que, como promedio de un país a otro, hubo un período de latencia de 12 días entre los informes informales de presuntos casos de H1N1, y la confirmación formal del virus. Después del fin de la última oleada de brotes de H1N1, los investigadores analizaron los datos y descubrieron que los periodos de latencia coincidían con el producto interior bruto del país (PIB)—cuanto más rico fuera el país, más rápida era la respuesta. Los resultados de su análisis se publican en la edición actual de The New England Journal of Medicine.

John Brownstein, profesor asistente en el Hospital Infantil de Boston y co-fundador de HealthMap, afirma que la pandemia de H1N1 del año pasado fue una oportunidad sin precedentes para poner a prueba a internet como recurso dinámico para el seguimiento de una enfermedad de propagación particularmente rápida. En el punto álgido de la pandemia, internet se inundó de informes actualizados minuto a minuto procedentes de fuentes informales como agencias de noticias, blogs y otras páginas web, mucho antes de que los organismos oficiales pudiesen confirmar los casos sospechosos. "El H1N1, en general, fue tal vez una llamada de atención en términos de nuestra capacidad para tratar con una afluencia de datos dentro de una pandemia emergente", señala Brownstein.

Hoy día la OMS y el CDC están utilizando HealthMap a diario para ayudar a determinar cómo efectuar un mejor seguimiento y gestionar un brote de H1N1 en el futuro. HealthMap también vigila la propagación de otras 200 enfermedades, tales como el dengue y la fiebre aftosa. El equipo de Brownstein, recientemente lanzó una aplicación para el iPhone que personaliza HealthMap para un usuario en particular. La aplicación utiliza el posicionamiento global para marcar los brotes en un área. Tanto la página web como la aplicación para el iPhone permiten a los usuarios reportar cualquier tipo de caso de gripe que conozcan, o cualquier otro síntoma que puedan estar sufriendo—un tipo de información que Brownstein también puede usar para seguir la enfermedad.

HealthMap es una herramienta dentro de una serie de nuevos programas diseñados para seguir la pista de enfermedades infecciosas, usando para ello fuentes no convencionales tales como los ingresos en emergencias, las ventas de medicamentos con receta, y los informes de absentismo escolar. En 2008, Google descubrió que la temporada de gripe en un lugar determinado estaba ligada a determinadas palabras clave que los usuarios utilizaban en su motor de búsqueda. Google lanzó una aplicación llamada Google Flu Trends, y publicó un artículo en la revista Nature, informando que el sistema era capaz de detectar un brote de gripe dos semanas antes de que el CDC emitiese una confirmación. El método del CDC, que incluye el uso de pruebas moleculares para confirmar virus específicos, es más preciso pero también más intenso a nivel de tiempo y recursos.

Los métodos basados en internet pueden resultar especialmente útiles en el seguimiento de nuevos patógenos. "Las nuevas enfermedades pueden ser las más devastadores puesto que el cuerpo humano y la infraestructura de salud pública no están preparados para tratar con ellas", asegura Marc Levy, director adjunto del Centro para la Red Internacional de Información de Ciencias de la Tierra en la Universidad de Columbia. "Por eso esta nueva tecnología es tan importante, ya que simplifica dramáticamente el proceso de detección de nuevas enfermedades de una forma geográficamente exacta."

Levy advierte que a medida que las nuevas tecnologías como HealthMap se vuelvan más comunes, podrían acabar influenciadas por Grandes Hermanos—aquellos gobiernos que mantengan estrictos controles podrían optar por eliminar el acceso a medios de noticias o sitios de internet, creando un apagón informativo. "Existe el peligro de que estas herramientas de gran alcance sean el objetivo de varias restricciones", afirma Levy. "Pero esos son riesgos que vale la pena tolerar."

Para crear HealthMap, Brownstein y su colega Clark Freifeld, un desarrollador de software de investigación en el Programa de Informática del Hospital Infantil, desarrollaron unos algoritmos para filtrar diversas fuentes de internet y agregadores de noticias tales como Google, en busca de palabras clave en siete idiomas diferentes, y finalmente midiendo la fiabilidad de las fuentes. Los informes verificados se marcan junto a su ubicación correspondiente en un mapa electrónico global, lo que permite a los usuarios ver el despliegue de una enfermedad como el H1N1 con sólo hacer clic a lo largo de una línea de tiempo debajo del mapa. Los usuarios también pueden hacer clic en una bandera, que enlaza con un informe de prensa, un comunicado de prensa del hospital, o una entrada de blog.

En el futuro, Brownstein y Freifeld quieren aprovechar el mundo de las redes sociales, actualizado al minuto, y supervisar sitios como Twitter y Facebook en busca de signos incluso más tempranos que indiquen posibles brotes de la enfermedad. "Estamos caminando por una delgada línea al entrar en esas fuentes de datos", señala Brownstein. "Twitter es una fuente muy difícil, con una cantidad de texto muy corta que es complicada de verificar. Uno caso individual quizá no nos podría informar de que algo estuviese sucediendo, pero si recibimos datos de bastante gente en un punto determinado, eso podría significar algo. Así que esperaremos a que se produzca un umbral de informes, en lugar de depender de sólo un tweet de, por ejemplo, un brote de Ébola".