En el último número de informes EMBO Barbara Han, del Instituto de Estudios de Ecosistemas de Cary y John Drake, de la Escuela de Ecología Odum de la Universidad de Georgia, piden la creación de un sistema global de alerta temprana para enfermedades infecciosas. Dicho sistema utilizaría modelos informáticos para aprovechar el medio ambiente,datos epidemiológicos y moleculares, reuniendo la inteligencia necesaria para pronosticar dónde existe un alto riesgo de enfermedad y qué acciones podrían prevenir brotes o contener epidemias
Un sistema de alerta temprana cambiaría el paradigma de las enfermedades infecciosas de reactivo, donde los socorristas se apresuran a contener las amenazas activas, como en los recientes brotes de Ébola y Zika al manejo preventivo del riesgo. La inteligencia de las enfermedades infecciosas podría evaluar las vulnerabilidades basadasen el flujo y reflujo del riesgo en tiempo real e informar respuestas específicas que minimicen los daños.
"Durante demasiado tiempo nuestra estrategia principal para combatir las enfermedades infecciosas ha sido la defensa después de la emergencia, cuando muchas personas ya están sufriendo", explicó Han, "Estamos en un momento emocionante en el que la tecnología y el Big Data nos presentanotra opción, que es anticipatoria y tiene un potencial real para mejorar la seguridad sanitaria mundial ".
Han y Drake proponen que un sistema de tres niveles con "relojes", "advertencias" y "emergencias", como el que se usa para alertas de clima severo ayudaría a los tomadores de decisiones y al público a tomar decisiones más informadas. Explican, "Gran parte del potencial destructivo de las enfermedades infecciosas se debe al hecho de que a menudo atacan inesperadamente, dejando poco tiempo para la preparación. Por lo tanto, la mejor contramedida es una advertencia temprana para dar a las regiones o comunidades afectadas más tiempo para prepararse para el impacto".
Los métodos de aprendizaje automático ya han demostrado ser exitosos en la extracción de datos de múltiples fuentes para identificar especies animales que probablemente transmitan enfermedades y puntos críticos geográficos vulnerables a brotes de patógenos específicos. La ampliación de este esfuerzo para crear una herramienta para las autoridades sanitarias mundiales requerirá unaumento en el flujo de datos disponibles para el modelado, inversión en una fuerza laboral cuantitativa y diálogo abierto entre modeladores académicos y tomadores de decisiones.
El intercambio de datos es esencial. Han explica: "Predecir con precisión los posibles brotes y guiar las respuestas efectivas se basa en la asimilación rápida de datos de múltiples fuentes para identificar las condiciones de activación en tiempo real. Irónicamente, en esta era de Big Data, uno de los pocos que queda difícilLos límites de nuestra capacidad de pronóstico son el volumen y la calidad de la información científica básica. Todavía no podemos recopilar datos sobre todo, pero estamos obteniendo una mejor idea de los tipos de datos que serían los más útiles ".
Drake señala: "Uno de los problemas clave es descubrir cómo integrar múltiples flujos de datos. Además, hay algunos aspectos de las epidemias que se entienden mal y pueden cambiar rápidamente, como la forma en que el comportamiento individual cambia frente a una percepciónamenaza grave para la salud. Necesitamos mejores fuentes de información sobre estos procesos, si queremos desarrollar una base confiable para el pronóstico ".
Un sistema global de alerta temprana para enfermedades infecciosas sería transformador en los esfuerzos para avanzar en la seguridad sanitaria global y mejorar la equidad sanitaria mundial. Obtenga más información sobre lo que se necesita para aprovechar Big Data y la tecnología para la seguridad de todos los ciudadanos del mundo en "Direcciones futuras"en análisis de inteligencia de enfermedades infecciosas "
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Materiales proporcionados por Instituto Cary de Estudios de Ecosistemas . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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