Investigadores logran prever los casos de gripe de los finlandeses analizando sus publicaciones en Instagram
Un grupo de investigadores fineses de inteligencia artificial llevaban un tiempo intentando usar las redes sociales para anticipar tendencias sanitarias que puedan afectar a la salud de su población, la más feliz (y una de las más sanas) del mundo.
Tras varios intentos, han logrado hallar correlaciones entre los datos aportados por las publicaciones en Instagram y las cifras relativas a la aparición de brotes de gripe.
Oguzhan Gencoglu (de la facultad de medicina de la Universidad de Tampere) y Miikka Ermes (de la empresa de software Tieto) utilizaron los datos recopilados en los últimos años por el Instituto Nacional de Salud y Bienestar de Finlandia.
Después, los compararon con 22.000 publicaciones de Instagram realizadas por usuarios residentes en Finlandia desde 2012, seleccionadas por un rastreador web que -destacan- no recopiló información personal de los usuarios.
En la introducción de su estudio, publicado la semana pasada, Ermes y Gencoglu afirman que
«Nuestro mejor modelo de difusión inmediata alcanzó […] un coeficiente de correlación de 0.963 en los datos de prueba. […]. Este estudio demuestra cómo las redes sociales y, en particular, las fotografías digitales compartidas en ellas, pueden ser una valiosa fuente de información para el campo de la infodemiología».
Hashtags de Instagram y redes neuronales
Pero, ¿qué tipo de datos han extraído de Instagram que permitan establecer esa clase de correlaciones? Pues, por una parte, han analizado los hashtags (palabras como «flunssa», gripe en español, o como «lihaskipu», que significa dolor muscular), pero también han aplicado el reconocimiento de imágenes para detectar la presencia en las fotos publicadas de cajas de pastillas.
Tras eso, los autores entrenaron nueve modelos diferentes de redes neuronales correlacionando el número de referencias vía hashtag con el de incidencias registradas por las autoridades sanitarias. Tras entrenarlos usando los primeros 5 años de datos, los modelos se pusieron a prueba aplicándolos al sexto año.
Por otro lado, todo el trabajo relativo al reconocimiento de imágenes se llevó a cabo combinando dos redes neuronales convolucionales diferentes: «Inception» y «ResNet», una combinación usada por primera vez en 2016 por investigadores de Google.
A ambas redes se las alimentó con imágenes de muestra de 4 medicamentos distintos, con el fin de detectar la presencia de cajas y frascos de pastillas en las fotos.
Por último, los investigadores combinaron ambas redes neuronales con un sistema de árbol de búsqueda denominado XGBoost, llegando a la conclusión de que sus resultados resultaban, como reseñábamos antes, «estadísticamente significativos» para prever los brotes de gripe.
Vía | ZDnet
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Marcos Merino
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