L’increment sobtat de casos de grip durant els mesos freds representa un repte per al sistema sanitari, que sovint veu augmentada la seua càrrega assistencial fins a nivells crítics. Per tal d’anticipar esta situació i millorar la resposta sanitària, un equip d’investigadors de l’Àrea de Suport a la Recerca (USR) de l’IDIAPJGol a les Terres de l’Ebre ha liderat l’estudi PREDIGRIP. L’objectiu ha sigut desenvolupar un model predictiu capaç de detectar amb una setmana d’antelació l’inici de les epidèmies de grip.
Els resultats de la recerca s’han publicat a la revista científica Microorganisms, en un article titulat “A Predictive Model of the Start of Annual Influenza Epidemics”, signat pels membres del grup de recerca GAVINA: Elisabet Castro Blanco, Maria Rosa Dalmau Llorca, Carina Aguilar Martín, Noèlia Carrasco Querol, Alessandra Queiroga Gonçalves, Zojaina Hernández Rojas, Ermengol Coma i José Fernández-Sáez.
El model predictiu se va elaborar a partir de dades de les temporades de grip compreses entre 2011 i 2017, utilitzades per a entrenar els algoritmes. La seua fiabilitat se va contrastar amb les dades de la temporada 2017-2018. Per a la seua construcció, se van aplicar tècniques d’intel·ligència artificial com la regressió logística, els algoritmes de Support Vector Machine i Random Forest.
Amb una precisió del 98,6 %, el model identifica l’inici de l’epidèmia tenint en compte diversos factors, entre els quals destaquen la taxa de bronquiolitis i la temperatura mitjana, a més d’altres indicadors clínics i meteorològics.
Com a aplicació pràctica dels resultats, s’ha desenvolupat una versió beta d’una eina informàtica basada en este model. La seua integració al sistema de salut permetria emetre alertes amb antelació, cosa que facilitaria l’adopció de mesures preventives i la preparació dels recursos sanitaris per a minimitzar l’impacte de la grip.
