Por qué los científicos se equivocan al predecir los brotes de influenza o gripe

Ya para la segunda semana de enero, los Centros para el Control y la Prevención de las Enfermedades (CDC por sus siglas en inglés) pensaban que esta temporada gripal había llegado a su punto máximo. Los casos de la enfermedad se habían extendido por todo el país, pero las cifras generales no eran especialmente llamativas: el índice de hospitalización era aproximadamente la mitad del índice durante 2014-2015, la última temporada gripal severa. Las autoridades de CDC pronosticaron que habría menos muertes este año.

Pero en cambio, las masas febriles siguieron creciendo. Ya por cuatro semanas, la actividad gripal sigue extendida en 49 estados, según los últimos datos de los CDC. La semana pasada, un 6.6% de los pacientes actualmente consultando al médico tienen síntomas parecidos a los de la gripe, lo cual es el nivel más alto desde 2009. Y de pronto se ha disparado el índice de muertes relacionadas con la neumonía y la influenza. El índice de muertes de este año ya va en camino de igualar o exceder el índice de 2014-15.

“Esperaremos algo alrededor de esas cifras [de 2014-2015]”, les dijo Daniel Jernigan, director de la división de influenza de CDC, a los reporteros durante una teleconferencia noticiosa la semana pasada.

Aquí hay dos historias para contar. Una es que esta temporada de gripe se está volviendo muy agresiva. La otra es que los datos de los CDC distan mucho de ser el predictor ideal de qué tan mala será una temporada gripal.

En este gráfico se ve, por ejemplo, cómo los casos reportados (en rojo) se dispararon en enero.

Los CDC basan sus reportes ' Flu View' (Vistazo Gripal) y sus pronósticos en registros de médicos que reportan “enfermedades parecidas a la influenza” entre pacientes. Esto significa que existe una brecha de aproximadamente seis días entre la ralidad sobre el terreno y el mejor entendimiento de los CDC sobre el mismo, según explica Jeffrey Shaman, profesor de Ciencias de Salud Ambiental y el director del programa Climate and Health (Clima y Salud) de la Universidad de Columbia. “No es un flujo ideal de datos”, dijo Shaman.

Tener datos sólidos importa mucho cuando se trata de vigilar y anticipar los brotes de las enfermedades. Cuando los virus gripales llegan a su máxima intensidad en momentos no pronosticados —o en lugares inesperados— pueden agarrar desprevenidos a los centros médicos, por lo que estos pueden quedarse cortos de suministros. Esto ocurrió durante esta temporada cuando la gripe se extendió rápidamente por el país más o menos durante el mismo momento. Ya para mediados de enero, varias ciudades se estaban quedando con pocos medicamentos antivirales críticos. “Eso no fue normal… normalmente la gripe va escalando de región a región”, dijo Shaman. “Eso realmente puede limitar los recursos en un país grande”.

Un mejor entendimiento sobre las fiebres que vienen también puede ayudar al público. Si las personas pueden ver la oleada de enfermedad que esté a punto de azotar a su ciudad, podrían tomar precauciones adicionales: ser cuidadosos y lavarse las manos, mantener a los niños en casa en lugar de estar con compañeros de escuela que estén tosiendo o esforzarse más para vacunarse contra la gripe. Uno hasta se podría imaginar tener a los pronósticos de gripe como una sección fija en los medios, tal como los reportes locales sobre el tiempo.

Al usar un algoritmo parecido a los que utilizan en el pronóstico del tiempo, Shaman y su laboratorio publican pronósticos semanales sobre la gripe para 50 estados, 10 regiones de los CDC y 108 ciudades a lo largo del país: pronostican cómo y cuándo los casos aumentarán y bajarán. Reúnen múltiples conjuntos de datos: reportes de los CDC, reportes de laboratorios de pacientes con resultados positivos para tener influenza (obtenido de un conjunto de datos de la Organización Mundial de la Salud) y actividades de búsqueda por los s de Google. El algoritmo simula la dinámica de transmisión gripal usando datos de temporadas gripales pasadas y produce pronósticos en tiempo real de futuros resultados gripales que están basados en la nueva información. Los resultados se han publicado semanalmente desde 2013.

Actualmente, según el sistema de Shaman, California claramente ya pasó el punto máximo de la temporada. Texas se ha mantenido cerca de los niveles máximos durante cinco semanas seguidas. El noreste probablemente haya llegado a su punto máximo, si bien a algunas ciudades como Boston y Providence les queda una semana para llegar al tal punto.

Se ha probado que el modelo es fiable hasta 10 semanas antes del inicio de la temporada gripal, pero no resulta perfecto para cada ciudad y cada semana. Durante la semana pasada, los pronósticos de Shaman sobre la fecha en que la gripe llegaría a su punto máximo en la Ciudad de Nueva York fueron correctos hasta incluso la segunda semana de diciembre. Pero en el caso de Houston —el cual experimentó niveles sin precedentes de actividad de gripe a lo largo de esta temporada— los pronósticos eran menos fiables, dado que los datos históricos no eran tan informativos.

Este gráfico muestra los pronósticos de fechas en que la gripe llegaría a su punto máximo en la Ciudad de Nueva York, los cuales se remontan a principios de diciembre de 2017 (Mailman School of Public Health).

Y acá, los pronósticos de fechas en que la gripe llegaría a su punto máximo en la Houston (Mailman School of Public Health).

Hasta que se acabe la temporada gripal, Shaman no podrá decir qué tan bien funcionaron sus algoritmos en términos generales. Y todavía está perfeccionando el enfoque. “La esperanza es que se mejore con el tiempo con más observaciones y modelos más fuertes”, dijo.

Shaman no es el único que está tratando de desarrollar mejores modelos de cómo se propaga la gripe, se expande y declina. En un caso famoso, Google trató de usar tendencias de búsquedas para aproximar la prevalencia de la gripe. Los científicos en la Universidad de Osnabrück en Alemania se asociaron con IBM para conectar datos de Twitter con reportes de los CDC. La Universidad de Harvard y el Boston Children’s Hospital desarrollaron un mapa en línea llamado Flu Near You (La Gripe cerca de Ti), el cual analiza y traza datos autoreportados por s para indicar dónde señales del virus están aglomerados. Los investigadores en la Universidad de Nueva York están realizando un estudio en curso que les pide a 'científicos ciudadanos' que autoreporten síntomas en línea y que envíen por correo las muestras nasales y de saliva.

Las compañías farmacéuticas y los start-ups también han tratado de crear mapas gripales, a menudo usando datos crowdsourced (pedidos de un gran número de personas por internet). El Weather Channel tiene un mapa —patrocinado por el medicamento Theraflu— que es poblado por datos ' SickScore', los cuales obtienen información de tuits, posts en Facebook y reportes de síntomas gripales autoentregados por los s para mostrar (pero no pronosticar) los niveles de actividad del virus. Una aplicación móvil llamada Flumoji —la cual fue desarrollada en parte por investigadores en MIT y que es patrocinada por GlaxoSmithKline— selecciona síntomas reportados por los s para rastrear la propagación de la gripe en tiempo real.

Los datos entregados por el público pueden ser valiosos, particularmente en países en vías de desarrollo donde los datos oficiales sobre la salud pueden estar retrasados por meses. Pero por su cuenta, los mapas creados con estos datos tienden a 'sobrepronosticar', dijo Mauricio Santillana, un matemático, profesor adjunto en la Escuela de Medicina de Harvard y miembro de la facultad del Programa Computacional de Informática sobre la Salud en el Hospital Infantil de Boston. “No agregan los matices cuando tratan de pronosticar a un nivel hiperlocal”, dijo. Muchos mapas gripales son creados con motivos comerciales, por lo que Santillana cuestiona su objetividad . “Son producidas por personas que se beneficiarían de la gente acudiendo en masa a las farmacias”, dice.

Mapas gripales de los CDC, 7 de octubre de 2017 al 20 de enero, 2018.

Al igual que Shaman, Santillana está luchando por identificar metodologías matemáticas para monitorear y pronosticar la actividad gripal. En sus investigaciones el matemático aprovecha la actividad en cuanto a búsquedas en Google, datos de Twitter, motores de búsqueda para médicos clínicos, registros de la salud, el mapa Flu Near You, registros médicos electrónicos e información sobre la actividad histórica gripal para así construir algoritmos de aprendizaje automático que también hagan pronósticos.

“A lo largo de los años, hemos aprendido que depender de una sola fuente de datos para rastrear la gripe (como por ejemplo usar sólo microblogs de Twitter) quizás introduzcan ruido indeseable en nuestros sistemas para rastrear la gripe”, escribió mediante correo electrónico. Santillana ofreció un ejemplo al respecto: cuando las personas se enteran de un brote potencial de una enfermedad, con frecuencia acuden a Google para realizar una 'búsqueda de pánico' para más información . "Esto a su vez causa que los sistemas de monitoreo de enfermedades que estén basadas solamente en la actividad de búsquedas en Google produzcan estimaciones gripales absurdamente altas”, dijo Santillana.

El proyecto de Google para rastrear brotes de gripe terminó en 2015, el año en que el gigante de búsquedas tuvo un error de un 140% en tratar de pronosticar el punto máximo de la temporada gripal. Wired dijo que el error fue un “fracaso épico” que mostró los peligros de depender de los macrodatos para soluciones humanas. Google ahora provee un subconjunto de datos de búsqueda a un puñado de investigadores epidemiológicos en todo el mundo; tanto Santillana como Shaman se encuentran en este puñado. “No se puede tratar a cualquier conjunto individual de datos como si fuera el estándar de oro”, dijo Shaman. Cada fuente tiene sus sesgos y sus defectos.

¿Entonces los CDC se están conformando con un solo conjunto de datos de registros médicos? No precisamente. Desde 2013 la División de la Influenza ha estado luchando por mejorar sus metodologías de pronostico al colaborar con investigadores que no forman parte de los CDC, tales como Shaman y Santillana. En un sitio web beta, la agencia postea pronósticos gripales basados en su labor. Este año, por primera vez los CDC están patrocinando un reto 'State FluSight' (Vista Estatal Gripal) en el que les piden a los estados entregar registros públicos de enfermedades parecidas a la influenza. En el pasado, los CDC sólo ha trazado las tendencias gripales nacionales y regionales.

Y nunca realmente han tratado de hacer pronósticos de ningún tipo; históricamente, los CDC se han centrado en la vigilancia. Eso está cambiando. “Si todos sabemos que tendremos una temporada con severidad alta o moderada o un punto máximo en diciembre en lugar de marzo, estos tipos de pronósticos —si resultan fiables— serían realmente útiles para comunicar cuándo se deben realizar las vacunaciones”, dijo Matt Biggerstaff, un epidemiólogo en la División de Influenza de los CDC quien está encabezando su iniciativa de pronósticos sobre la influenza. “Realmente convendría promover un mensaje sobre la vacunación en octubre o noviembre si el punto máximo es en diciembre”.

Los CDC quizás también sean capaces de hacer mejores recomendaciones para controlar las pandemias, es decir, los brotes masivos en áreas localizadas. “Si se cierra una escuela después del punto máximo, entonces no se ha hecho mucho que digamos para impedir la propagación de la gripe”, dijo Biggerstaff. “Pero si se cierra [en sincronización con] el punto máximo, se puede tener un impacto mucho más grande”. El año que viene, el epidemiólogo espera que estos pronósticos serán integrados a los reportes gripales públicos en el sitio web oficial de los CDC.

Por ahora, basándose en sus modelos, Santillana espera que los casos de gripe aún sigan aumentando este año. A nivel individual, algunos de sus conjuntos de datos sugirieron que el punto máximo nacional ya había ocurrido. Pero en términos generales, quizás lo peor en efecto esté aun por venir. ¿Cuál es la única forma de saber la verdadera 'realidad sobre el terreno' en cuanto a la gripe? “Sólo si estuviéramos midiendo a cada persona en cada lugar”, dijo.

Este artículo fue publicado originalmente en inglés en CityLab.com.