Epidemieën voorstellen en volgen met Wikipedia
Om een epidemie te voorkomen en in te dijken, is een surveillancesysteem nodig om de epidemie op te sporen, de kenmerken ervan te bepalen en de frequentie waarmee nieuwe gevallen optreden te meten. Het huidige systeem berust op consultaties van patiënten bij een arts of in het ziekenhuis, laboratoriumonderzoek en diagnosen, meldingen van afwezigheidsgegevens op school en op het werk aan de diensten voor gezondheidsbewaking en het aantal mensen dat zich op de dienst spoedgevallen meldt en in het ziekenhuis wordt opgenomen.
Dat systeem wordt als betrouwbaar beschouwd, maar heeft als nadeel dat het duur is en tijd vergt omdat er veel tijd verloopt tussen het moment dat een geval wordt vastgesteld en het moment waarop het wordt aangegeven. Daarom wordt gezocht naar aanvullende middelen, die vooral berusten op de analyse van de massa medische gegevens op het internet.
Al in 2009 konden de Amerikaanse CDC's de evolutie van griep in de Verenigde Staten vrij precies volgen door gebruik te maken van Google Trends, een toepassing die de zoektermen analyseert die op de bekende zoekmachine worden ingetikt.
Maar het internet biedt ondertussen meer mogelijkheden: het zou een epidemie van griep en andere infecties zeer vroeg kunnen detecteren en zelfs voorspellen, voor die wordt opgemerkt door het klassieke systeem voor epidemiologische bewaking. Volgens een onderzoeksteam van het Los Alamos National Laboratory in New Mexico kan dat worden aangetoond met Wikipedia, de gratis online participatieve encyclopedie.
Wikipedia wordt voortdurend bijgewerkt door internetgebruikers en bevat medische informatie over alle mogelijke aandoeningen die overal ter wereld in realtime en op een transparante manier kan worden geraadpleegd. Die informatie wordt in 287 talen gepubliceerd.
Aan de hand van al die gegevens volgden Sara Del Valle en haar medewerkers zeven infectieziekten in negen landen: griep (Japan, Polen, Thaïland, Verenigde Staten), denguekoorts (Brazilië, Thaïland), cholera (Haïti), hiv/aids (China, Japan), ebola (Oeganda), tuberculose (China, Thaïland, Noorwegen) en pest (Verenigde Staten). In totaal ging het dus om 14 ziekte-landcombinaties.
De auteurs melden dat voor acht van die combinaties hun voorspellingen op basis van de gebruikte zoektermen op Wikipedia vergelijkbaar waren met die van de artsen op het terrein. Ze voegen eraan toe dat die epidemieën niet alleen goed gevolgd konden worden op het moment dat ze optraden, maar zelfs voorspeld konden worden voordat artsen rijen van koortsige patiënten in hun wachtkamer kregen. Voor griep en denguekoorts kon dat verschil zelfs 28 dagen bedragen. Op die manier zou de impact van die epidemieën in belangrijke mate beperkt kunnen worden.
De onderzoekers ontdekten zo een nieuw systeem om infectieziekten te bewaken en te voorkomen, dat in staat is de gegevens van laboratoriumonderzoeken en artsen aan te vullen. Ze erkennen echter dat het model nog in andere contexten onderzocht moet worden.