New York Times gazetesinde yayınlanan bir habere gore, Harvard ve Londra Universitesi Akademisi'nden bir grup bilim insanı, Google'da COVID-19 semptomları hakkında yapılan aramalar ile salgın noktaları arasında tutarlı bir korelasyon olduğunu keşfetti. Uzmanlar, bu tespitin sağlık otoritelerinin koronavirus pandemisini daha iyi izlemesine, salgının gittiği yeri ongormesine veya yonetmesine yardımcı olabilir.
COVID-19’un belirtilerinden biri olduğu soylenen ‘koku kaybı’ aramalarını mercek altına alan bilim insanları, bu yondeki aramaların hastalığı kapmış birisinin tespit edilmesinde onemli bir erken uyarı emaresi olduğunu soyluyor.
[h=2]Araştırmacılar, Google aramaları ile vaka sayısı arasında bir bağlantı olduğunu tespit etti[/h]
Bazı raporlar, COVID-19 hastalığına sahip olan insanların yuzde 30 ila 60'ının bu semptomu yaşadığını gosteriyor. Amerika Birleşik Devletleri'nde, gectiğimiz hafta boyunca “I can’t smell” (Koku alamıyorum) aramaları, salgının yaygın olduğu dort eyalet olan New York, New Jersey, Louisiana ve Michigan'da oldukca fazlaydı.
İşin can alıcı kısmı ise bu donemdeki arama artışı ile vaka sayısı artışının hemen hemen aynı duzeyde olmasıydı. Londra Universitesi Akademisi’nden bilgisayar bilimcisi Vasileios Lampos ve diğer araştırmacılar, en fazla arama yapılan semptomların koku kaybı, ateş ve nefes darlığı olduğunu belirtiyor.
[h=2]Google'da en fazla aratılan koronavirus belirtilerinin koku kaybı, ateş ve nefes darlığı olduğu belirtiliyor[/h]
Google verileri, COVID-19 ile ilgili ceşitli durumların olculmesi amacıyla kullanılabilir ancak gecmiş tecrubeler, hastalıkların coğrafi yayılımını olcmek icin arama verilerine dayalı modeller oluştururken cok dikkatli olunması gerektiğini gosteriyor.
2009 yılında Nature dergisinde yayınlanan bir makalede araştırmacılar, griple ilgili Google aramalarının, ABD Hastalık Kontrol ve Korunma Merkezleri’nden (CDC) elde edilen haftalık grip vakaları ile orantılı olduğunu keşfetti. Araştırmacılar bu arama terimlerini, resmi veriler toplanmadan once salgınların tespit edilmesine yardımcı olacak bir model oluşturmak icin kullandılar.
Model başlangıcta gayet verimli calışmasına rağmen, H1N1 grip salgını sırasında tutarsız sonuclar vermeye başladı. Nedeni ise bircok insanın H1N1 semptomları gosterdikleri icin değil, merak veya korku duydukları icin arama yapmasıydı. Kısacası, hastalık nedeniyle meydana gelen endişeyle yapılan aramalar, vaka sayısından onemli olcude fazlaydı. Şimdi benzer bir yanılgıya COVID-19’da da duşulebileceğinden endişe ediliyor.