Predicción de la Gripe Basada en Redes Neuronales Recurrentes LSTM en Zonas Climáticas Variables

Área de la Ciencia:

• Epidemiología; Climatología; Ciencia de Datos

Sus antecedentes:

• El virus de la gripe causa epidemias anuales a nivel mundial, lo que supone una carga significativa para la salud pública.
• La comprensión de las variaciones estacionales en la transmisión de la gripe es crucial, especialmente con el impacto continuo del SARS-CoV-2.
• Los mecanismos que impulsan la carga estacional de la gripe en diferentes zonas climáticas siguen sin entenderse completamente.

Objetivo del estudio:

• Investigar la influencia de las distintas regiones climáticas en las tendencias estacionales de la enfermedad similar a la gripe (ILI).
• Analizar el poder predictivo de diversas variables climáticas sobre la estacionalidad de la gripe.
• Explorar la eficacia de los modelos de aprendizaje automático en la predicción de las tendencias de la gripe en diferentes zonas ecológicas.

Principales métodos:

• Se utilizó una red neuronal recurrente de memoria a corto plazo (LSTM) para predecir las tendencias de la ILI.
• Se recopilaron datos semanales de ILI del CDC y datos meteorológicos (temperatura, humedad, velocidad del viento, etc.) de Visual Crossing.
• Se entrenaron y evaluaron modelos utilizando datos de tres regiones climáticas distintas: Hawái, Vermont y Nevada.

Principales resultados:

• Todas las regiones mostraron una fuerte estacionalidad de la gripe, con Hawái mostrando los valores absolutos más altos de ILI.
• La temperatura mostró una correlación negativa moderada con la ILI en todas las regiones.
• La radiación solar y el índice UV tuvieron correlaciones moderadas en Vermont y Nevada, pero correlaciones débiles en Hawái.
• El rendimiento del modelo interregional fue equivalente a las predicciones de referencia.

Conclusiones:

• Las variables climáticas demostraron un poder predictivo débil a moderado para las tendencias de la ILI.
• Los modelos LSTM tuvieron un rendimiento uniforme en todas las regiones, lo que sugiere que los patrones estacionales son los principales impulsores de la ILI.
• Los cambios estacionales relativos en el clima parecen ser más influyentes en las tendencias de la gripe que las variables climáticas absolutas.