Desde el Centro de Investigación en Matemáticas (Cimat), la doctora Leticia Ramírez Ramírez aplica modelos estadísticos y computacionales para predecir el número de los brotes de influenza estacional futuros, a fin de conocer el momento en que inician los contagios, su duración y las personas que puede afectar a lo largo de su desarrollo.
La información que se obtiene en tiempo real es una herramienta imprescindible ante el retraso de los datos oficiales confirmados de los sistemas públicos de salud, debido a que estos se dan una vez que se realizaron pruebas de laboratorio, por lo que la inmediatez contribuye a la toma de decisiones para combatir la propagación de infecciones.
Doctora en estadística por la Universidad de Waterloo, en Canadá, comparte con la Agencia Informativa Conacyt el proyecto que ejecuta para analizar el brote de influenza estacional en la región de Peel en Ontario, Canadá, y que ha desarrollado en colaboración con la doctora Yulia Gel, investigadora de la Universidad de Texas, en Dallas.
Explica que las redes sociales —en este caso los mensajes de Twitter— son una fuente alternativa de información que complementa los datos que provienen de los sistemas de vigilancia, a través de los cuales se puede utilizar el modelo estocástico de predicción bajo un escenario libre (sin intervención) o con control epidémico (como vacunación o cierre de escuelas).
Mensajes en Twitter
La investigación se centra en analizar los mensajes que se originan en la región y que están relacionados con la influenza, sin que estos sean necesariamente expresiones de la enfermedad, sino aquellos que incluyeran palabras clave relacionadas, como los síntomas o los medicamentos utilizados para su tratamiento.
Más información: Conacyt Prensa