Enhancement of epidemiological models for dengue fever based on twitter data

Abstract

Os sistemas epidemiológicos de alerta precoce para a dengue baseiam-se em dados epidemiológicos atualizados para prever a incidência futura. No entanto, os dados epidemiológicos normalmente requerem tempo para estarem disponíveis, devido à aplicação de testes laboratoriais demorados. Isto implica que os modelos epidemiológicos necessitam emitir previsões com maior antecedência, tornando a sua tarefa ainda mais difícil. Por outro lado, plataformas online, como o Twitter ou o Google, permitem-nos obter amostras da interação dos utilizadores quase em tempo real e podem ser utilizadas como sensores para monitorizar a incidência atual. Neste trabalho, propomos uma estrutura para explorar fontes de dados online para mitigar a falta de dados epidemiológicos atualizados, obtendo estimativas da incidência atual, que são então exploradas por modelos epidemiológicos tradicionais. Mostramos que a estrutura proposta obtém previsões mais precisas do que abordagens alternativas, com resultados estatisticamente melhores para atrasos maiores ou iguais a 4 semanas.