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Influenza, la predice Wikipedia?

L’influenza la predice Wikipedia? Tra le tante peculiarità della grande enciclopedia online degli utenti, non pensavamo ci fosse anche questa. Eppure sembra proprio che basandosi su di lei, un gruppo di ricercatori ha sviluppato un algoritmo in grado di prevedere i picchi di questa epidemia.

L’influenza è una patologia che ogni anno nel mondo costringe a letto milioni e milioni di persone e che a seconda dei ceppi che si diffondono risulta essere più o meno pericolosa per la salute dell’uomo. Riuscire a prevederne i picchi consentirebbe agli esperti di farsi trovare pronti in merito a vaccinazioni e rimedi e soprattutto rappresenterebbe un’arma in più nel combattere (per le suddette motivazioni, N.d.R.) quei ceppi che tendono a diventare epidemici o che sono più pericolosi della norma. I ricercatori dell’ospedale pediatrico di Boston, analizzando il traffico web relativo agli articoli contenuti nella pagina web di Wikipedia dedicata all’influenza, sono riusciti a creare un modello che stimasse i livelli delle sindromi para-influenzali che precedono quasi sempre la malattia vera e propria.

Mal di gola, tosse e raffreddore sono sintomi che fanno da apripista al virus dell’influenza, questo non va mai dimenticato, anche se spesso e volentieri ne rappresentano anche la sintomatologia più evidente insieme alla febbre. Lo studio, condotto da David McIver e John Brownastein è stato pubblicato sulla rivista di settore Plos Computational Biology. Commentando l’algoritmo, i ricercatori sostengono che sia

in grado di stimare i picchi di influenza fino a due settimane prima di quanto possano fare i dati provenienti dai Centers for Disease Control and Prevention e con una precisione del 17% più puntuale rispetto a quanto si può fare con Google Trends. Ogni stagione influenzale offre nuove sfide e incertezze sia per la popolazione che per chi si occupa di salvaguardare la salute . Speriamo che con questo nuovo metodo di monitoraggio dell’influenza si possano sfruttare i dati a disposizione per aiutare a fare prevenzione in modo accurato e quasi in tempo reale.

Al momento il team degli scienziati è al lavoro per perfezionare il modello al punto di poterlo affiancare agli altri strumenti diagnostici della patologia.

Fonte | Plos Computational Biology

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