Analizzare quante persone leggono le pagine di Wikipedia relative ad una specifica malattia potrebbe aiutare a monitorare e prevedere la diffusione delle epidemie attorno al globo, almeno secondo uno studio pubblicato su PLOS Computational Biology.
Nella ricerca, Sara Del Valle e il suo team di scienziati del Los Alamos National Laboratory sono stati infatti in grado di monitorare gli scoppi di epidemie di influenza negli Stati Uniti, Polonia, Giappoine e Tailandia; di febbre dengue in Brasile e in Tailandia e di tubercolosi in Cina e Tailandia. Il team è anche stato in grado di prevedere tutte le epidemie tranne quella di tubercolosi in Cina con almeno 28 giorni di anticipo. Questo perché, suggeriscono i risultati dello studio, le persone iniziano a cercare informazioni riguardanti le malattie su Wikipedia prima di consultare un medico.
Secondo i dati ottenuti, questo modello può inoltre essere utilizzato in diverse regioni semplicemente implementando in esso diversi dati riguardo alla sanità di una particolare area. Per esempio, i ricercatori sono riusciti ad ottenere dei modelli usando dati provenienti dal Giappone per tracciare e prevedere le epidemie in Thailandia. Questo è particolarmente utile per le regioni che non dispongono di dati affidabili sulla sanità.
“Un sistema di previsione di malattie globale cambierà radicalmente il modo in cui reagiamo alle epidemie,” ha commentato Del Valle, “Così come controlliamo il meteo ogni mattina, gli individui e le persone che lavorano nel settore della sanità pubblica saranno in grado di monitorare l’incidenza delle malattie e potranno fare progetti per il futuro.”
Del Valle ha anche aggiunto che lo scopo è quello di costruire un sistema in grado di monitorare e prevedere le malattie tramite dati disponibili pubblicamente e un codice open source accessibile a tutti.
Riferimenti: PLOS Computing Biology doi: 10.1371/journal.pcbi.1003892
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