Detección temprana de brotes de enfermedades infecciosas mediante análisis de datos de redes sociales y fuentes digitales: una revisión de alcance

Abstract

Contexto/Objetivo: La vigilancia digital, basada en el análisis de fuentes digitales como redes sociales y motores de búsqueda, ha emergido como un método prometedor para detectar tempranamente brotes de enfermedades infecciosas. Esta revisión sistemática tuvo como objetivo evaluar integralmente las metodologías, desempeño, y limitaciones de estas técnicas digitales frente a los métodos tradicionales de vigilancia epidemiológica. Metodología: Se siguieron las directrices del Joanna Briggs Institute y PRISMA-SCR, utilizando bases de datos científicas (PubMed, Scopus, Web of Science, entre otras). Se incluyeron estudios empíricos y revisiones sistemáticas sobre vigilancia digital de enfermedades infecciosas, sin restricción de idioma, analizando fuentes digitales, algoritmos analíticos, precisión y validación con datos oficiales. Resultados: La vigilancia digital logra anticipar brotes desde días hasta semanas antes que métodos tradicionales, con alta precisión (coeficientes de correlación >0.8 y bajos errores predictivos). Predominan fuentes como Google Trends y Twitter, aplicando técnicas como regresiones supervisadas, algoritmos bayesianos y modelos ARIMA. Sin embargo, la calidad y representatividad de los datos varían según resolución espacial, selección de términos clave, ruido mediático y factores demográficos. Conclusiones: Pese a su capacidad predictiva demostrada, se recomienda estandarizar protocolos, incorporar análisis demográficos y aprovechar inteligencia artificial para reducir sesgos, optimizando así la vigilancia epidemiológica digital.