Forskare vid University of Waterloo har tagit fram matematiska modeller som kan förutsäga var och när förändringar i vaccinationsmönster startar – förändringar som kan leda till lägre vaccinationstäckning och sjukdomsutbrott. Det visar de i en studie publicerad i tidskriften PNAS.
Genom att undersöka Google-sökningar och geografiskt kodade tweets som nämnde mässling, påssjuka och röda hund-vaccin (MPR-vaccin) kunde forskarna tidigt se även små förändringar i människors beteenden och attityd till vaccin och de sjukdomar vaccinet skyddar mot.
I studien använde forskarna artificiell intelligens för att klassificera de olika känslonyanserna i tweetsen, som tillsammans med Google-sökningarna analyserades med matematiska modeller.
Forskarnas utgick från hypotesen att alla komplexa adaptiva system, i det här fallet vaccination, visar samma mönster av drastisk inbromsning i närheten av en brytpunkt. I den aktuella studien definieras brytpunkten som kraftigt minskad täckningsgrad på grund av spridning av vaccinrädsla, med förlorad flockimmunitet och sjukdomsutbrott som följd.
– Vad den här studien visar är att samma matematiska modeller som används för att förutsäga andra brytningspunkter, som till exempel vid klimatförändringar, kan användas för att förutsäga stora förändringar som rör folkhälsa, säger Chris Bauch, professor i tillämpad matematik vid University of Waterloo, i samband med publiceringen av studien.
I sin artikel ger forskarna konkreta exempel på hur modellen kan användas och använder sina analyser på ett stort mässlingsutbrott som inträffade i Kalifornien i slutet av 2014 och början av 2015. Insamlad data från Twitter och Google visade att drastiska förändringar i attityder till MPR-vaccinet följt av minskning av vaccinationer började redan två år innan det stora mässlingsutbrottet. Som lägst var täckningsgraden mindre 93 procent i befolkningen.
– Genom att övervaka människors attityder till vaccinationer på sociala medier skulle folkhälsoorganisationer ha möjlighet att rikta sina insatser till områden som har störst risk att drabbas av sjukdomsutbrott på grund av vaccinrädsla i befolkningen, säger Chris Bauch.
Enligt den beskrivna modellen reagerar människor också med att flytta sig bort från brytpunkten när den väl har nåtts, vilket i fallet med MPR-vaccinet innebar att täckningsgraden steg kraftigt efter utbrottet. I sin artikel skriver forskarna att vaccinationsbeteenden är extra kritiska när sjukdomen vaccinet är riktad mot är nära att kunna elimineras.
– Om vi kan förutsäga var immuniteten är mest hotad på grund av beteendefaktorer skulle vi kunna bidra till att utrota sjukdomar som mässling och polio, säger Chris Bauch.
