{"id":45564,"date":"2024-11-06T16:12:07","date_gmt":"2024-11-06T16:12:07","guid":{"rendered":"https:\/\/gaceta.facmed.unam.mx\/?p=45564"},"modified":"2024-11-06T16:12:11","modified_gmt":"2024-11-06T16:12:11","slug":"la-tecnologia-en-salud-publica-hacia-una-atencion-mas-precisa-y-accesible","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gaceta.facmed.unam.mx\/index.php\/2024\/11\/06\/la-tecnologia-en-salud-publica-hacia-una-atencion-mas-precisa-y-accesible\/","title":{"rendered":"La tecnolog\u00eda en Salud P\u00fablica: hacia una atenci\u00f3n m\u00e1s precisa y accesible"},"content":{"rendered":"\n

Con el objetivo de generar un di\u00e1logo que ayude a reconocer todas las oportunidades y desaf\u00edos que presenta la innovaci\u00f3n digital y la Ciencia de Datos para los temas en salud, el Departamento de Salud P\u00fablica de la Facultad de Medicina de la UNAM organiz\u00f3 el conversatorio \u201cInnovaci\u00f3n Digital y Ciencia de Datos en Salud P\u00fablica: Hacia pol\u00edticas basadas en evidencia\u201d.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En la actividad desarrollada en el auditorio \u201cDr. Fernando Ocaranza\u201d, y transmitida por\u00a0YouTube<\/a>,\u00a0<\/em>Katherine Priscila Villalobos Abarca, alumna en proceso de titulaci\u00f3n de la Licenciatura de Registros y Estad\u00edsticas de Salud en la Universidad Estatal a Distancia de Costa Rica, present\u00f3 el informe final de su investigaci\u00f3n titulada \u201cComparaci\u00f3n de las tendencias o patrones en los registros del Sistema de Informaci\u00f3n para la Vigilancia Epidemiol\u00f3gica (SISVE) mediante series temporales de datos COVID-19 en poblaci\u00f3n adulta de 18 a 50 a\u00f1os en la secci\u00f3n de Estad\u00edstica del \u00c1rea de Salud Oreamuno, Pacayas, Tierra Blanca durante el a\u00f1o 2024\u201d.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Katherine Villalobos explic\u00f3 que su objetivo pretende mejorar la comprensi\u00f3n de los patrones epidemiol\u00f3gicos locales, con miras a optimizar las estrategias de respuesta sanitaria y reforzar la capacidad de an\u00e1lisis de datos en contextos de Salud P\u00fablica.<\/strong> “Este proyecto busca ofrecer una base s\u00f3lida para la toma de decisiones en Salud P\u00fablica mediante un enfoque estad\u00edstico avanzado y poco com\u00fan en el \u00e1rea”, se\u00f1al\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

La metodolog\u00eda empleada en el estudio se bas\u00f3 en el modelo estad\u00edstico ARIMA, com\u00fanmente usado en disciplinas como las finanzas, pero con gran potencial para la Epidemiolog\u00eda. Agreg\u00f3 que el an\u00e1lisis de series temporales le permiti\u00f3 realizar predicciones a partir de datos hist\u00f3ricos de 2023 y la primera mitad de 2024. Esta herramienta, aplicada mediante el uso del lenguaje de programaci\u00f3n Python, “permiti\u00f3 obtener una visi\u00f3n clara sobre la evoluci\u00f3n de casos, identificando patrones y generando proyecciones de los posibles comportamientos epidemiol\u00f3gicos a futuro”<\/strong>, mencion\u00f3. La elecci\u00f3n de ARIMA y Python facilit\u00f3 una comprensi\u00f3n m\u00e1s precisa y \u00e1gil de los datos, optimizando el an\u00e1lisis y reduciendo la dependencia en m\u00e9todos convencionales como Excel.<\/p>\n\n\n\n

Los resultados del an\u00e1lisis revelaron una clara disminuci\u00f3n en la incidencia de COVID-19 a lo largo de 2024, en particular durante el \u00faltimo trimestre del a\u00f1o. A trav\u00e9s del modelo ARIMA, se observaron patrones estacionales en los registros de SISVE, lo cual permiti\u00f3 predecir con mayor precisi\u00f3n los cambios en la incidencia de casos. <\/strong>“Los datos confirman que las medidas preventivas implementadas han tenido un efecto positivo, reflejado en la disminuci\u00f3n sostenida de casos en los meses recientes”, afirm\u00f3 la doctora Villalobos Abarca.<\/p>\n\n\n\n

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Posteriormente, la maestra Mar\u00eda Alejandra Aguilar Rodr\u00edguez, Jefa de la Secci\u00f3n Acad\u00e9mica de Investigaci\u00f3n del Departamento de Salud P\u00fablica y organizadora del evento, moder\u00f3 la participaci\u00f3n de los panelistas en el conversatorio sobre el tema principal de la actividad.<\/p>\n\n\n\n

La doctora Helena Montserrat G\u00f3mez Adorno, miembro del Departamento de Ingenier\u00eda en Sistemas Computacionales y Automatizaci\u00f3n del Instituto de Investigaciones en Matem\u00e1ticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la UNAM, comparti\u00f3 su experiencia en Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) aplicado a la Salud P\u00fablica<\/strong>, ilustrando c\u00f3mo esta tecnolog\u00eda se utiliz\u00f3 para analizar expedientes m\u00e9dicos durante la pandemia de COVID-19. Explic\u00f3 que su equipo implement\u00f3 un sistema para identificar y centralizar informaci\u00f3n m\u00e9dica relevante, superando desaf\u00edos asociados a la interpretaci\u00f3n del lenguaje natural en notas cl\u00ednicas.<\/p>\n\n\n\n

\u201cUno de los problemas fue procesar de manera automatizada las entrevistas m\u00e9dico-paciente registradas en lenguaje natural. Implementamos algoritmos de PLN para identificar palabras clave como s\u00edntomas y comorbilidades en las bases de datos locales de hospitales, creando un sistema que centralizaba esta informaci\u00f3n para desplegar estad\u00edsticas \u00fatiles en el manejo de la pandemia\u201d<\/strong>, detall\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

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Desde su experiencia en el procesamiento de im\u00e1genes m\u00e9dicas, el doctor Jorge Luis P\u00e9rez Gonz\u00e1lez, miembro de la Unidad Acad\u00e9micas IIMAS en Yucat\u00e1n, destac\u00f3 el valor de las pruebas radiogr\u00e1ficas y tomogr\u00e1ficas en el diagn\u00f3stico y seguimiento de pacientes afectados por COVID-19. En su intervenci\u00f3n, propuso la inclusi\u00f3n de estas herramientas en estudios epidemiol\u00f3gicos para cuantificar el grado de lesi\u00f3n pulmonar en diferentes tipos de pacientes y as\u00ed poder realizar an\u00e1lisis m\u00e1s detallados sobre las secuelas de la enfermedad. \u201cSer\u00eda interesante plantear estudios adicionales que incorporen la imagen m\u00e9dica para cuantificar el grado de lesi\u00f3n pulmonar. Esto ayudar\u00eda a observar secuelas en los pacientes y contribuir a un diagn\u00f3stico m\u00e1s r\u00e1pido. Aunque podr\u00eda ser complicado en \u00e1reas rurales sin acceso a equipo avanzado, es un enfoque que valdr\u00eda la pena explorar\u201d<\/strong>, subray\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

Por otro lado, en el \u00e1mbito de las tecnolog\u00edas emergentes, el doctor Eduardo Gonz\u00e1lez Guerra, Jefe de \u00c1rea de Vigilancia Epidemiol\u00f3gica de Sistemas Especiales de Enfermedades No Transmisibles de la UNAM, enfatiz\u00f3 la importancia de una infraestructura que centralice y estandarice los datos m\u00e9dicos a nivel nacional, especialmente para avanzar en los esfuerzos de diagn\u00f3stico y vigilancia. Asimismo, se\u00f1al\u00f3 que las pol\u00edticas gubernamentales tienen un papel fundamental en el aprovechamiento de estas innovaciones, destacando el cambio de sexenio como una oportunidad para redefinir el manejo de la informaci\u00f3n en salud: \u201cNo podemos hacer mucho hasta que tengamos una estandarizaci\u00f3n y recuperaci\u00f3n completa de la informaci\u00f3n m\u00e9dica. Este proceso es crucial para el an\u00e1lisis y la integraci\u00f3n de datos a nivel nacional, lo cual podr\u00eda definir nuestra direcci\u00f3n futura. En este sentido, tengo esperanzas de que el nuevo equipo de la Secretar\u00eda de Salud impulse estos esfuerzos.\u201d<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El doctor Carlos Alberto Pantoja Mel\u00e9ndez, acad\u00e9mico del Departamento de Salud P\u00fablica de la Facultad de Medicina, subray\u00f3 la importancia de contextualizar la vulnerabilidad de las comunidades antes de dise\u00f1ar estrategias de vigilancia sanitaria. Seg\u00fan su experiencia, es fundamental entender las realidades espec\u00edficas de cada poblaci\u00f3n y cuestionar los est\u00e1ndares de vulnerabilidad para generar datos de calidad que reflejen de manera precisa la situaci\u00f3n de salud en estas \u00e1reas: \u201cAntes de considerar una comunidad como vulnerable, es esencial entender sus condiciones reales de desarrollo y acceso a servicios. En muchos casos, el sistema de informaci\u00f3n se centra en vol\u00famenes de datos sin abordar la calidad de la informaci\u00f3n, lo cual limita la capacidad de comprender lo que realmente ocurre en estas poblaciones.\u201d<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Fotograf\u00edas: Brisceida L\u00f3pez<\/p>\n\n\n\n

Finalmente, la maestra Aguilar Rodr\u00edguez agradeci\u00f3 a los ponentes y a los asistentes por su participaci\u00f3n, recalcando que esta actividad dio la oportunidad de analizar la importancia de la colaboraci\u00f3n interdisciplinaria para fortalecer tanto la Ciencia de Datos como la Salud P\u00fablica, y generar pol\u00edticas m\u00e1s informadas que ayuden a mejorar el estado de salud de la poblaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Diego Garc\u00eda<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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