Una herramienta para el análisis y control de epidemias

Latinoamérica y el Caribe son regiones constantemente afectadas por epidemias y enfermedades infecciosas que ahora, gracias a los aprendizajes que dejó la pandemia por COVID-19, pueden ser vigiladas de forma más eficiente con nueva tecnología.

Mediante la creación de un ecosistema de software de código abierto de innovación en el análisis de datos, investigadores trabajan en brindar información fundamental para enfrentar con mayor destreza futuras epidemias, facilitando así la toma de decisiones informadas en el ámbito de la salud.

Se trata de TRACE-LAC, un proyecto de América Latina y el Caribe articulado con Epiverse-TRACE, una iniciativa colaborativa global liderada por data.org, que congrega expertos en: ciencia de datos, modelamiento matemático y ciencias sociales de instituciones líderes. Entre ellas, la Universidad de los Andes y la Pontificia Universidad Javeriana (PUJ), que ejercen un papel de liderazgo en la región, el London School of Hygiene & Tropical Medicine (LSHTM) del Reino Unido y el Medicine Research Council Unit de Gambia.

Los pilares sobre los cuales se está trabajando tienen como punto de partida el desarrollo colaborativo de software de relevancia en salud. En segunda instancia, se promueve la creación y capacitación de equipos especializados en ciencia de datos y, por último, se enfoca en la consolidación de una comunidad de usuarios que se beneficie de los desarrollos de Epiverse-TRACE.

Natalia Niño, investigadora líder, indica que existen temas transversales como la exploración del contexto sociotécnico que hacen parte del estudio. “Esta exploración incorpora métodos cualitativos, incluyendo el trabajo etnográfico, para entender el papel de la ciencia de datos y la producción de software en la vigilancia epidemiológica”. Además, enfatiza en la importancia de que los desarrollos tecnológicos estén arraigados en la realidad local, considerando factores como la infraestructura y los recursos humanos.

La dimensión de enfoque de género también está presente para evitar sesgos de género. “Se promueve la generación de espacios de aprendizaje para el desarrollo de software incluyentes y diversos”, indica la experta.

Cabe destacar que este proyecto retoma lecciones aprendidas durante la pandemia sobre el uso de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Estos aprendizajes fueron recopilados en el proyecto COLEV [un estudio antecesor que buscó dar respuestas informadas al COVID-19 en Colombia], el cual dejó un legado formativo tanto para académicos como para las entidades de salud.

A finales de junio, se llevó a cabo el evento Epiverse-TRACE Summit 2023, donde se reunieron por primera vez de forma presencial a los representantes de los equipos de Reino Unido, Gambia y Colombia en las sedes de las universidades en Bogotá, para intercambiar conocimientos y experiencias que dejaron ver las particularidades en cada región.

Este espacio permitió también estrechar los lazos entre los distintos miembros y consolidar la comunidad a través de actividades y talleres para la identificación de los avances, fortalezas y retos que el proyecto plantea. Al cierre se acordaron estrategias para seguir trabajando de forma colaborativa, coordinada y estratégica en el desarrollo de un ecosistema de ciencia de datos confiable y sostenible para la vigilancia epidemiológica, que aporte desde la academia a mejorar las condiciones de salud de las comunidades locales y de la población global.

**Los investigadores principales de TRACE-LAC en representación de la Universidad de los Andes son Catalina González-Uribe, profesora de la Facultad de Medicina y directora de Internacionalización en la Vicerrectoría de Investigación y Creación; Juan Manuel Cordovez, vicedecano de Investigación e Innovación de la Facultad de Ingeniería; y de la Pontificia Universidad Javeriana, Zulma Cucunubá, profesora del Departamento de Epidemiología Clínica y Bioestadística.

Investigadores principales Epiverse-TRACE:

Rosalind Eggo (LSTHM), Bubacarr Bah (MRC Unit in the Gambia),
Catalina González-Uribe (Universidad de los Andes), Sebastian Funk (LSTHM),
Zulma Cucunubá (Pontificia Universidad Javeriana), y Adam Kusharski (LSTHM).

Miembros del equipo de la iniciativa Epiverse-TRACE de la Pontificia Universidad Javeriana,
la Universidad de los Andes, el London School of Hygiene and Tropical Medicine,
el Medical Research Council Unit de Gambia y data.org.