Monitoreo y predicción de la epidemia de sida en chile empleando redes neuronales

Cuando una persona tiene interés en buscar información acerca del SIDA, suele acudir a buscadores en internet, como Google, empleando términos de búsqueda apropiados, tales como: “test de VIH”, “Triterapia”, “Diagnóstico y tratamiento de SIDA”, etc. Considerando que el interés de búsqueda puede estar relacionado por alguna sospecha o certeza acerca del padecimiento de la enfermedad, creemos que es posible monitorear y predecir las incidencias y muertes por SIDA en Chile empleando patrones de datos de tendencias de búsqueda en Google. Contando con esa hipótesis, el objetivo de nuestro proyecto es desarrollar redes neuronales artificiales que, a partir de datos de tendencias de búsqueda en Google, puedan monitorear y predecir las incidencias y muertes de SIDA en el país.

Más ampliamente, mediante políticas de salud basadas en información epidemiológica adecuada, se intenta disminuir la letalidad y la propagación de la epidemia de VIH. La información, proveniente de los centros de salud de todo el país, debe ser actualizada y estar prontamente disponible para ser usada en modelos estadísticos predictivos. Sin embargo, la tardanza o la falta de toda la información necesaria pueden afectar el desempeño de esas técnicas. Considerando que en la red de internet hay gran cantidad de datos en tiempo real, en condición de big data, asociados a las conductas de búsquedas de los usuarios sobre temas de diagnóstico, síntomas y tratamientos de enfermedades, esta información se puede emplear en conjunto con métodos de redes neuronales artificiales para establecer sistemas de inteligencia artificial que monitoreen epidemias de distinto tipo, como la de SIDA. Este proyecto propone la implementación de aquellas técnicas, adaptándolas a la realidad y necesidades de nuestro país en el mejoramiento de los sistemas de control epidemiológico de incidencia y muertes por VIH/SIDA.