Un equipo de investigadores fineses consigue prever procesos gripales gracias a publicaciones de Instagram e Inteligencia Artificial.

Los nuevos casos de gripe se podrían prever analizando las publicaciones de Instagram en base a un sistema de Inteligencia Artificial. Esa es la conclusión de un estudio de un grupo de investigadores fineses, que han conseguido prever casos de esta enfermedad en usuarios de Finlandia.

Los investigadores, especializados en Inteligencia Artificial (IA), hacía tiempo que buscaban un sistema para detectar enfermedades u otras condiciones sanitarias que pudieran darse en la población utilizando las redes sociales.

Finlandia es uno de los países más avanzados en cuanto a tecnología sanitaria, y parece que el descubrimiento de estos científicos seguirá ese camino. Después de varios intentos han encontrado una correlación entre las publicaciones de Instagram y las cifras de nuevos casos de gripe.

El estudio se ha llevado a cabo comparando los datos de los últimos años del Instituto Nacional de Salud y Bienestar de Finlandia con más de 22.000 posts de Instagram de usuarios fineses desde 2012. También han empleado un rastreador web para seleccionar estas publicaciones, de tal manera que no se recopilase información personal.

Los resultados han sido bastante llamativos. Según los investigadores, el modelo ha alcanzado “un coeficiente de correlación de 0.963” entre las dos fuentes de datos. Por tanto, se demostraría que las fotografías que subimos a redes sociales “pueden ser una valiosa fuente de información para el campo de la infodemiología”.

El uso de la Inteligencia Artificial y los hashtags

Para llevar a cabo la comparativa, el sistema desarrollado por estos investigadores ha analizado el uso de hashtags como “gripe” o “dolor”, y también ha usado la Inteligencia Artificial para el reconocimiento de imágenes, principalmente, en busca de cajas de medicamentos y pastillas.

En el caso de las imágenes, la Inteligencia Artificial fue alimentada con fotografías de varios medicamentos diferentes, para que fueran reconocibles en las publicaciones.

Posteriormente, han creado nueve modelos de redes neuronales que correlacionaban el uso de hashtags y la aparición de medicamentos con el número de incidencias sanitarias registradas por las autoridades.

Utilizando la tecnología de reconocimiento de dos redes distintas, Inception y ResNet, y el sistema de árbol de búsqueda XGBoost, han llegado a la conclusión de que los resultados de correlación son muy significativos, y que las redes sociales pueden ayudar a prever brotes en la población.