L'analisi delle pagine visitate dell'enciclopedia online Wikipedia potrebbe costituire un metodo di individuazione a priori delle epidemie e anche di anticiparle, piu' che con il sistema tradizionale di sorveglianza epidemiologica dei casi registrati. Questo principio e' gia' stato utilizzato da Google a partire dalle domande degli internauti, applicandolo alle epidemie di influenza. Questa volta, un'équipe di ricercatori del laboratorio nazionale di Los Alamos (New Mexico, Usa) ha dimostrato la validita' di questo concetto facendo riferimento alle pagine vistate di Wikipedia.
In un articolo pubblicato il 13 novembre dalla rivista online PloS Computational Biology, l'équipe di Sara Del Valle fa sapere di aver monitorato delle epidemie di influenza in Usa, in Polonia, in Giappone e in Thailandia, dei focolai di dengue in Brasile, cosi' come delle epidemie di tubercolosi in Thailandia e in Cina, in tutto otto episodi. Fatto salvo il caso della tubercolosi, l'équipe americana ha sempre individuato in anticipo gli altri fenomeni epidemici, con un anticipo di 28 giorni in rapporto ai sistemi classici di sorveglianza.
Sistema di individuazione
I malati infetti costituiscono una seria minaccia per la salute pubblica, la stabilita' economica e le strutture sociali, L'epidemia di Ebola in Africa dell'Ovest e' un esempio eclatante. Ma gli autori della ricerca ricordano che anche in Usa, durante vari anni, l'influenza ha causato 3.000/49.000 decessi, senza contare le perdite economiche annuali valutate in 87 miliardi di dollari (70 miliardi di euro).
Prevenire e contenere la diffusione di un'epidemia presuppone la messa in opera di un sistema di sorveglianza in grado di individuarla, caratterizzarla e di quantificare la frequenza di insorgenza di nuovi casi. Il sistema in vigore si appoggia sulla consultazione dei pazienti presso i medici o all'ospedale, gli esami di laboratorio e le diagnostiche, nonche' la notifica alle strutture di sorveglianza sanitaria. Informazioni che sono completate attraverso i dati sulle assenze a scuola o al lavoro, le richieste e le ospedalizzazioni nei servizi d'urgenza. ….
Costo e dettagli
Questo dispositivo e' considerato affidabile, ma ci sono due debolezze. Il suo costo e il lasso di tempo tra il momento in cui un caso viene individuato e quando viene notificato, debolezze che hanno motivato la ricerca di mezzi complementari che si basano essenzialmente sull'analisi dei dati postati in Internet: motori di ricerca, siti e social forum. Questo fa si' che si possano utilizzare i dati di Internet per stimare il fenomeno epidemico con la realta' che e' emersa dai sistemi tradizionali di sorveglianza.
Sperimentato durante la pandemia del 2009, Google Flu Trends (Google tendenze dell'influenza), aveva mostrato una capacita' di seguire la propagazione del virus dell'influenza in modo coerente coi dati che erano stati registrati dai Centri di controllo e di prevenzione delle malattie americane (CDC). Ironia della storia, il quotidiano “The New York Times” del 10 novembre ha fatto sapere che i dirigenti di Google stanno lanciando un nuovo modello di Flu Trends in Usa, la cui novita' che puo' migliorare la precisione, e' l'integrazione coi dati dei CDC.
Sette malattie e nove Paesi
Sara Del Valle e i suoi collaboratori hanno deciso di appoggiarsi all'analisi dei dati aperti dell'enciclopedia online Wikipedia (che non e' il caso dei dati di Google) e i suoi circa 30 milioni di articoli pubblicati in 287 lingue. Alcune parole chiave sono state scelte per ogni malattia e la lingua e' stata utilizzata come strumento di localizzazione geografica. Sette malattie e nove Paesi sono stati scelti: influenza (Giappone, Polonia, Thailandia, Usa), dengue (Brasile, Thailandia), colera (Haiti), Hiv/Aids (Cina, Giappone), Ebola (Uganda), tubercolosi (Cina, Thailandia, Norvegia), peste (Usa).
Un totale di 14 contesti malattia-luogo. Per otto di questi contesti, il modello ha fornito una stima di dati vicina a quelli della sorveglianza ufficiale. Gli autori dell'articolo sottolineano che queste otto epidemie sono state seguite con successo nel momento o dove esse si sono manifestate, ma sono state anche prevenute con un anticipo di 28 giorni nel caso dell'influenza e della dengue.
Sara Del Valle e i suoi colleghi riconoscono che il loro modello dovra' essere messo alla prova in altri contesti rispetto a quelli studiati, essenzialmente migliorando la procedura di selezione degli articoli di Wikipedia e quella della localizzazione territoriale. Nel contempo, ritengono che questo apporti delle serie motivazioni per credere che Wikipedia costituisca una fonte di dati molto utile per la sorveglianza delle malattie.

(articolo di Paul Benkimoun, pubblicato sul quotidiano Le Monde del 13/11/2014)