En los últimos años, el uso de las herramientas digitales y el análisis de datos a gran escala han revolucionado la forma en que enfrentamos pandemias. Un estudio reciente se centra en el uso del Dynamic Time Warping (DTW), una técnica computacional que cuantifica la alineación temporal entre las tendencias de búsqueda en Google y la trayectoria de casos de COVID-19 para validar su utilidad en la vigilancia epidemiológica profunda en el área de Metro Manila, Filipinas.

Durante la fase inicial del COVID-19 en abril de 2020, se reportaron 8,212 casos en todo el país, con una desproporcionada aflicción entre los trabajadores de la salud. A medida que el virus se propagaba, la tasa de mortalidad seguía aumentando, con Filipinas registrando un total de 451,839 casos confirmados y 8,812 muertes a finales de 2020.

El estudio utilizó técnicas avanzadas como el DTW para identificar patrones entre las búsquedas en Google y la aparición de nuevos casos, determinando métricas de red como la densidad de la red y el coeficiente de agrupamiento para medir la similitud entre los datos de búsqueda y los casos confirmados de COVID-19.

Con el uso adecuado de parámetros como la densidad de la red y un tamaño de ventana de correlación ajustado, los investigadores identificaron que los patrones de búsqueda en línea se alineaban más estrechamente con la identificación de nuevos casos más que con la prevalencia de los casos activos.

Filipinas experimentó un impacto económico considerable debido a las estrictas restricciones durante la pandemia, que redujeron el Producto Interno Bruto en un 9.5%. En este contexto, la actividad en línea aumentó significativamente, y las búsquedas se convirtieron en una herramienta esencial para obtener información en medio de un bloqueo total.

Las métricas de red derivadas del comportamiento de búsqueda en Google, según los resultados, son útiles para complementar la vigilancia epidemiológica. Al identificar variaciones en las búsquedas de salud, se pueden prever mejor las olas epidémicas, demostrando el potencial de estas métricas como indicadores de crisis sanitaria potencial.

La investigación concluye que hay un potencial inmenso en utilizar el análisis de métricas de red a partir de datos de tendencias de búsqueda para crear indicadores tempranos y mejorar las capacidades de monitoreo de salud pública, especialmente en áreas con recursos limitados como Metro Manila.