Predicción
de brotes infecciosos usando modelos de redes de contactos y datos de
redes sociales.
Dra. Leticia Ramírez Ramírez
(ITAM)
Abstract:
Predecir en forma rápida la evolución de un brote infeccioso es un reto
que enfrentan las instituciones de salud, especialmente frente a un
virus poco conocido o que es altamente infecciosos o virulento.
La plática gira alrededor de la predicción de casos en brotes
epidémicos cuyo agente infeccioso se transmite directamente entre los
individuos. El modelo epidémico utilizado implementa una red de
contactos entre los miembros de una población, lo que permite
generalizar los modelos epidémicos que asumen que cualquier individuo
es igualmente susceptible de contraer la infección.
Por otro lado, un reto importante que se tiene al querer realizar una
predicción en tiempo real es la falta de información actualizada. Esto
hace que los modelos epidémicos busquen fuentes de información
alternativa como los medios sociales. Por ejemplo el proyecto de Google
Flu Trend usa el número de búsquedas de palabras relacionadas con
influenza para describir el grado de afectación. Twitter, por otro lado
ha probado ser también una fuente de información de la que se puede
rescatar además información de localización y sociodemográfica de los
miembros.
En esa plática discutimos los modelos epidémicos que incorporan las
redes aleatorias o sociales y el uso de información de Twitter para
delinear los escenarios evolutivos en el futuro a corto y mediano plazo
para brotes de influenza.
Fecha : Lunes 20 de Octubre
de 2014
Lugar : Salon 203, edificio
Anexo del IIMAS
Hora : 13:00 horas
Café y galletas: 12:45 horas