Studio a Bologna, ricerche web aiutano a predire epidemie: l’importanza dei big data nel flusso di informazioni

Big Data ed epidemie. Il ‘dottor’ Google potrebbe aiutare nel prevedere nuove epidemie di covid-19. Non perchè sostituisca veri medici, scienziati e ricercatori. Ma perchè, attraverso i big data, si possono monitorare le ricerche delle persone sul web. E questo potrebbe avere una rilevanza sanitaria.

 

BIG DATA ED EPIDEMIE: LO STUDIO CONDOTTO A BOLOGNA

Sembra infatti che al picco di ricerche online per semplici parole chiave come ‘febbre‘ e ‘tosse‘ corrisponda, dopo circa una settimana, un proporzionale aumento del numero di nuovi ricoveri in terapia intensiva e, dopo due settimane, del numero di nuovi decessi.

A questo risultato è arrivato un gruppo di ricercatori dell’Istituto ortopedico Rizzoli e dell’Università di Bologna, in uno studio pubblicato a fine maggio sulla rivista internazionale “Internal and emergency medicine”, firmato dal responsabile di Medicina e Reumatologia del Rizzoli, Riccardo Meliconi, e dalla direttrice scientifica dell’istituto, Maria Paola Landini, insieme al ricercatore Francesco Ursini e allo specializzando Jacopo Ciaffi.

“In un recente lavoro, condotto utilizzando una metodologia simile insieme all’analisi del flusso di pazienti in pronto soccorso ottenuto da immagini satellitari- spiegano gli scienziati del Rizzoli- un gruppo di ricercatori dell’Università di Harvard ha ipotizzato che il covid-19 fosse presente a Wuhan già ad agosto 2019”.

Questi dati, continuano gli esperti del Rizzoli, “confermano quanto da noi precedentemente osservato circa l’utilità del monitoraggio dei volumi di ricerca sul web come potenziale strumento di sorveglianza per anticipare eventuali nuovi focolai epidemici”.

BIG DATA ED EPIDEMIE: L’IMPORTANZA DELLE PAROLE CHIAVE

Lo studio bolognese, tra l’altro, “dimostra che, pur non essendo le parole chiave utilizzate specifiche per la malattia, il trend di aumento nelle ricerche durante l’emergenza covid-19 è stato quantitativamente e qualitativamente differente rispetto, ad esempio, all’epidemia di influenza dello scorso anno”.

In queste settimane, continuano gli studiosi del Rizzoli, “stiamo continuando a monitorare l’andamento di tali parametri, che al momento mostrano un ritorno alla normalità dei volumi di ricerca da fine marzo”.

Secondo i ricercatori del Rizzoli, dunque, “sviluppare questa metodologia e implementarla in progetti integrati di sorveglianza unitamente ad altri big data, ottenibili sfruttando le enormi potenzialità del web, può rappresentare un efficace strumento di previsione di nuovi casi gravi di covid-19 per adottare tempestive misure di risposta”.

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