Un canario digital en la mina de carbón
Creado por David Bowen, PhD; Alfred Whitehead, MS, MAs
El artículo que está a punto de leer es de la serie Life (Sciences) After COVID-19 de Klick Health, una colección de perspectivas de expertos diseñadas para informar e inspirar a la comunidad de las ciencias biológicas para los próximos cambios y oportunidades que anticipamos como resultado de esta crisis de salud global.
Cada vez que el coronavirus se replica, la humanidad no está dispuesta a comprar un boleto en una lotería de destino. Con cada replicación, existe una pequeña probabilidad de mutación y, con cada mutación, existe una pequeña probabilidad de que el mutante sea más mortal o más transmisible que su progenitor. La humanidad ha atraído la pérdida de boletos en esta lotería con variantes nuevas y más amenazantes de Gran Bretaña, Brasil y Sudáfrica. Debido a que el proceso de mutación es interminable, para todo lo que sabemos, podría surgir otra nueva variante en este momento que sepa dónde. Todos los cultivos actuales de nuevas variantes han llegado a los Estados Unidos, y no hay duda de que cualquier variante futura haría lo mismo rápidamente, lo que podría poner en peligro nuestra recuperación.
Es por eso que es vital disminuir la cantidad de boletos que la humanidad compra en esta lotería vacunando a tantas personas en todo el mundo tan rápido como sea humanamente posible para reducir la cantidad de virus circulante. Es igual de importante poder detectar nuevas variantes y sus consecuencias lo más rápido posible para que puedan identificarse y contenerse.
El mundo ha movilizado a médicos y enfermeros, científicos e investigadores en la lucha contra la COVID. Ahora es el momento para que las redes sociales y el aprendizaje automático se unan a la lucha.
Hace décadas, los mineros solían llevar canarios con ellos a las minas de carbón para advertirles con anticipación sobre el gas peligroso antes de que causara una explosión.
El sistema actual de los EE. UU. para el seguimiento de variantes virales depende de una red de laboratorios para secuenciar el código genético de las muestras virales de los centros de análisis de todo el país. Esta red es indispensable para detectar variantes genéticas. Aunque el rendimiento de la red ha mejorado notablemente en los últimos años, aún puede analizar solo miles de secuencias al día, mientras que hay miles de millones de virus en circulación.
Obtener el código genético de una nueva variante es crucial, pero eso es solo una parte de la historia. Es igual de importante comprender rápidamente si alguna variante nueva es más peligrosa o produce síntomas diferentes a los originales. Si una nueva variante es inofensiva (como la mayoría), entonces no es necesario desperdiciar valiosos recursos de salud pública para rastrear sus efectos, y pueden reservarse para investigar variantes más peligrosas.
Imagine si la red de secuenciación genética existente que puede analizar miles de puntos de datos al día se complementara con una red de “secuenciación” de redes sociales que pueda analizar miles de millones de puntos de datos al día, y que esta red podría detectar no solo la secuencia de nuevas variantes, sino también sus consecuencias médicas casi en tiempo real. Esa red no dependería de la secuenciación genética ni de investigaciones laboriosas de salud pública, sino de algo que miles de millones de personas ya hacen, de hecho, algo que apenas pueden evitar hacer, comunicándose en las redes sociales.
Lograr esta visión ahora puede ser posible a través de nuevas aplicaciones de aprendizaje automático para el análisis de redes sociales. Para ayudar a comprender la pandemia, nuestro equipo analizó las conversaciones en las redes sociales para detectar aspectos previamente insospechados de la pandemia de COVID-19, utilizando un algoritmo de aprendizaje automático único para detectar patrones a partir de los datos. Al observar retrospectivamente las conversaciones en las redes sociales desde los primeros días de la pandemia, encontramos varios síntomas correlacionados con infecciones por COVID-19 que no se habían descrito en la bibliografía médica, incluida la ahora famosa pérdida del gusto y el olfato.
Nuestro estudio revisado por pares descubrió que el aprendizaje automático pudo encontrar estos síntomas y correlacionarlos con la COVID-19 tan rápidamente porque las personas a menudo hablan sobre cómo se sienten en las redes sociales antes y más ampliamente de lo que hablan con sus médicos. Las charlas en las redes sociales que ocurren en este momento seguramente contienen información invaluable sobre la propagación de nuevas variantes de virus, si solo se puede encontrar la aguja de información valiosa en medio del pajar de ruido en las redes sociales. Con el aprendizaje automático, puede serlo.
Un canario digital en la mina de carbón
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Autores
David Bowen, PhD
Vicepresidente Sénior, Política y Defensa
David es un especialista en políticas y salud pública con más de 20 años de experiencia liderando el cambio en las políticas de salud y salud en el gobierno, en las fundaciones y en el sector privado. Como director de políticas del comité de salud del Senado de los EE. UU., David tuvo un papel clave en la redacción de las principales leyes de salud de los EE. UU., incluida la Ley del Cuidado de Salud a Bajo Precio. David proporciona perspectivas y estrategias para los clientes en función de una comprensión profunda del contexto de políticas públicas que da forma a la salud y la atención médica.
Alfred Whitehead, MS, MAs
EVP, Ciencias Aplicadas
Alfred es un líder sénior con más de 15 años de experiencia en el uso de datos dentro de las industrias de la salud y las ciencias biológicas. Su equipo reúne ciencia del comportamiento, ciencia médica, ciencia de datos y creación de prototipos de hardware y software para crear soluciones novedosas a problemas que afectan la mejora de la salud humana. Alfred tiene una maestría en física y astronomía, y es un contribuyente publicado a simulaciones informáticas de alto rendimiento en astrofísica.
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