استخدام محركات البحث ووسائل التواصل الاجتماعي للتنبؤ بـ تفشي الأمراض.. كيف ذلك؟

يمكن استخدام محركات البحث على الإنترنت وبيانات الوسائط الاجتماعية للتنبؤ بـ تفشي الأمراض، وإطلاق إنذارات مبكرة بشأن الأمراض الناشئة، وفقًا لدراسة حديثة أجرتها جامعة واترلو.

قال الباحثون إنه يمكن استخدام محركات البحث ومواقع التواصل الاجتماعي لإنشاء نظام مراقبة في الوقت الفعلي للتنبؤ بـ تفشي الأمراض.

باستخدام مثال COVID-19، وجد الباحثون أن هناك ارتباطًا بين انتشار المرض واستعلامات محركات البحث ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي.

قال الدكتور يانغ (رينا) يانغ، زميل أبحاث ما بعد الدكتوراه في كلية علوم الصحة العامة في واترلو: “يميل عامة الناس إلى استخدام عمليات البحث على الإنترنت ووسائل التواصل الاجتماعي للحصول على المعلومات الصحية، وخاصة خلال الأوبئة العالمية”.

أضاف: “يمكن استخدام هذه الأنماط السلوكية من قبل سلطات الصحة العامة لتطوير نظام مراقبة في الوقت الفعلي للوقوف على الحالات التي تنتشر فيها الأمراض أو تتضاءل أو تستجيب بسرعة للأمراض المعدية الناشئة.”

اقرأ أيضًا.. الشرق الأوسط نموذجًا.. كيف يؤثر تغير المناخ على الصحة العامة ويزيد انتشار الكوليرا والملاريا؟

التنبؤ بـ تفشي الأمراض

استخرج الفريق الكلمات الرئيسية للأعراض المرضية من مؤشرات Google وبيانات Twitter في كندا من يناير إلى مارس 2020.

شملت هذه الكلمات الرئيسية السعال وسيلان الأنف والتهاب الحلق وضيق التنفس والحمى والصداع وآلام الجسم والتعب على Google Trends.

على موقع تويتر، نظر الباحثون في علامات التصنيف المتعلقة بـ COVID-19، مثل الالتهاب الرئوي والسعال والحمى وسيلان الأنف والتنفس.

ثم قاموا بمراجعة المعلومات التي جمعوها من محركات البحث، وقارنوها ببيانات COVID-19 الصادرة عن مجموعة عمل البيانات المفتوحة الخاصة بـ COVID-19 في كندا.

وجد الباحثون أن مصطلحات البحث المتعلقة بأعراض COVID-19 ترتبط ارتباطًا وثيقًا بحالات COVID-19 اليومية الفعلية بفارق زمني يتراوح بين يوم واحد و 13 يومًا، مما يشير إلى أن هذه الأدوات يمكن أن تكون بمثابة إشارات إنذار مبكر لمراقبة الأمراض رقميًا في الوقت الفعلي.

كان أداء نموذج التعلم الآلي المعقد المستخدم  في هذه الدراسة لإنتاج التنبؤات أفضل مع Google Trends مقارنة ببيانات Twitter.

أشار الدكتور زاهد بات، الباحث الرئيسي في الدراسة والأستاذ المساعد في كلية علوم الصحة العامة في واترلو، إلى وجود تحديات في النمذجة بسبب الارتباك الناتج عن البيانات التي يتم إنشاؤها ذاتيًا، ناهيك عن القدرة على تحديد الكلمات الرئيسية ذات الصلة بمرض معدي ناشئ.

قال بات: “ستهدف أبحاثنا المستقبلية إلى تحديد وتنظيم الكلمات المفتاحية ذات الصلة بالأعراض للأمراض الناشئة بشكل منهجي، حتى قبل أن يتم التعرف عليها أو الإبلاغ عنها بشكل عام”.

وأضاف: “هذه الأنظمة لديها القدرة على المساعدة في السيطرة الوبائية ورصد التصورات العامة للمرض، فضلا عن الاتجاهات المتوقعة في حالات تفشي المرض”.

وختم تصريحاته قائلا: “من شأن استراتيجية متعددة الأوجه تستخدم مصادر بيانات متعددة ونمذجة متعددة الوسائط أن تساعد في توفير مراقبة دقيقة وشاملة للأمراض الناشئة “.

تابعنا على نبض