Por Laura McGorman y Alex Pompe de Data for Good

Al planificar campañas de salud pública o responder ante brotes de enfermedades, las organizaciones de salud necesitan información del lugar donde residen los posibles beneficiarios, así como estadísticas en tiempo real sobre el terreno. Sin embargo, en gran parte del mundo, los datos recopilados de los censos más recientes suelen estar desactualizados, y hay escasas estadísticas oportunas de comunidades remotas.

Hoy presentamos tres tipos de mapas que permitirán a las organizaciones sin ánimo de lucro y a las universidades que trabajan en el sector de la salud pública anticiparse a los brotes de enfermedades y llegar a comunidades vulnerables con más eficacia. Gracias a estos mapas, de densidad de población con estimaciones demográficas, de movimiento y de cobertura de redes, nuestros socios de salud sabrán con mayor precisión dónde viven las personas, cómo se desplazan y si tienen conexión. Todos ellos, en combinación con información proveniente de los sistemas de salud, pueden optimizar el proceso de entrega de suministros y de respuesta ante brotes de las organizaciones.

“Las epidemias suponen una amenaza creciente para nuestras vidas y nuestra subsistencia”, afirma Vanessa Candeias, directora de la iniciativa Shaping the Future of Health and Healthcare del Foro Económico Mundial. “Debemos poner en marcha todos los recursos disponibles para mitigar el riesgo y el impacto que tienen”.

Entre los primeros socios con los que contamos para llevar a cabo esta iniciativa se incluyen los siguientes: Direct Relief, FHI360, Harvard School of Public Health, Institute for Health Metrics Evaluation de la Universidad de Washington, International Medical Corps, Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres, Malaria Atlas Project, MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis de Imperial College London, Northeastern University, Sabin Vaccine Institute, UNICEF, Wadhwani AI, el Banco Mundial y el Foro Económico Mundial.

Mapas de densidad de la población de alta resolución que incluyen estimaciones demográficas

Hace dos años, en colaboración con la Universidad de Columbia, empezamos a utilizar imágenes obtenidas por satélite y datos de censos a fin de crear los mapas de población más detallados del mundo y mejorar los proyectos de conectividad. Después de trabajar con distintos grupos, como la Cruz Roja Estadounidense y el proyecto Missing Maps, nos dimos cuenta de que estos mapas también podrían tener importantes aplicaciones en el sector de la salud pública.

Hoy presentamos mapas de alta resolución que no solo calculan el número de personas que viven en áreas de 30 metros, sino que también proporcionan estadísticas sobre datos demográficos, incluidos la cantidad de niños menores de cinco años, la cantidad de mujeres en edad reproductiva, así como las poblaciones más jóvenes y mayores; todo ello, en altas resoluciones sin precedentes. Estos mapas no se basan en datos de Facebook, sino en una combinación de inteligencia artificial de visión de equipos, imágenes obtenidas por satélite e información proveniente de censos. Al combinar estos conjuntos de datos disponibles pública y comercialmente con las capacidades de inteligencia artificial de Facebook, creamos mapas de población tres veces más detallados que cualquier otra fuente.

Las organizaciones de salud ya utilizan esta información para destinar recursos a las áreas donde viven los beneficiarios previstos, como Malaui. En el caso particular de este país, los mapas permitieron a la Cruz Roja Estadounidense y al proyecto Missing Maps identificar zonas con o sin concentraciones de población, de modo que fue posible enviar a 3000 trabajadores sanitarios para difundir información sobre vacunación de una manera más eficaz durante una campaña de prevención del sarampión.

Imagen: el mapa que aparece arriba muestra la distribución de mujeres en edad reproductiva (de entre 18 y 49 años) en Tanzania, determinada a partir de una combinación de datos censales e imágenes obtenidas por satélite.

Mapas de movimiento

A los funcionarios de salud pública les suele resultar difícil predecir dónde ocurrirá el brote de una enfermedad, como la malaria o el cólera. Sin embargo, investigaciones realizadas con tecnología de vanguardia han demostrado que combinar la información de los sistemas de salud con los datos acerca de la movilidad humana puede ofrecer estadísticas valiosas sobre la propagación de enfermedades por contacto con personas infectadas.

“Los desplazamientos de la población son clave para la propagación de muchas infecciones, desde la gripe hasta el sarampión”, indica el Dr. Adam Kucharski, profesor auxiliar de modelos matemáticos de la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres. “Sin embargo, históricamente, a los investigadores les resulta difícil obtener información sobre estos patrones de desplazamiento”.

Imagen: el mapa anterior muestra el desplazamiento entre el área metropolitana de Londres y las zonas circundantes por día. Estos datos son útiles para las organizaciones de salud pública que analizan la propagación de enfermedades contagiosas, como la gripe.

Nuestros mapas de movimiento incluyen información de personas que utilizan Facebook en su teléfono móvil y tienen activada la localización, lo que ofrece instantáneas en tiempo real de los patrones de desplazamiento. Las organizaciones asociadas pueden combinar estos datos con información sobre casos de enfermedades para recopilar estadísticas sobre los lugares donde es probable que irrumpa la próxima infección por cólera o malaria resistente a los medicamentos. Gracias a estas estadísticas mejoradas obtenidas a partir de los modelos de previsión, los sistemas de salud pueden anticiparse a un brote y abastecer con tratamientos las regiones que probablemente más los necesiten.

“Podemos integrar este tipo de datos a nuestros modelos epidemiológicos para estimar la rapidez con la que se puede propagar una enfermedad y determinar dónde asignar recursos para contenerla”, afirma Caroline Buckee, profesora adjunta de epidemiología en Harvard TH Chan School of Public Health.

Mapas de cobertura de redes

Durante la última década, la creciente disponibilidad de tecnologías móviles en el sector de la salud ha ampliado de manera radical el acceso a la información sanitaria. No obstante, en algunas zonas de muchos países, aún no hay acceso a internet, o este es escaso. Entretanto, los funcionarios de salud pública cuentan con recursos limitados para visitar cada hogar y con poca información sobre si es posible llegar a las comunidades objetivo por medios digitales.

Dado que la mayoría de las personas usan Facebook en móviles conectados a redes de telefonía móvil, podemos crear mapas en tiempo real que indiquen a las organizaciones de salud si pueden comunicarse con las personas mediante un mensaje en internet para informar con anticipación sobre actividades como días de vacunación o distribución de redes mosquiteras. Esto permite que los equipos de salud pública prioricen los lugares que requieren otras formas de comunicación y lleguen al máximo número de personas al menor coste posible.

Imagen: el mapa anterior muestra la densidad de la disponibilidad de cobertura de redes 3G en áreas de la República Democrática del Congo afectadas por el brote más reciente de ébola.

Esperamos que estos mapas de prevención de enfermedades sean un recurso valioso para las organizaciones de salud pública, y que esta iniciativa permita ofrecer servicios de salud y respuesta ante epidemias más eficaces. “Esta iniciativa es otro paso positivo para demostrar el gran potencial que subyace en la combinación de datos del sector público y privado para predecir y pronosticar epidemias”, afirma Candeis. De conformidad con el Objetivo de desarrollo sostenible n.º 3 sobre la promoción de una vida sana para todos, esperamos que nuestros socios utilicen estos mapas para mejorar los resultados relativos a la salud en comunidades de todo el mundo.

Nuestros mapas de densidad de la población de alta resolución figuran en nuestra página de Humanitarian Data Exchange. Los socios nuevos que tengan interés en usar los mapas de datos de movimiento o de cobertura de redes pueden enviar un correo electrónico a diseaseprevmaps@fb.com. Para obtener más información, visita nuestro sitio web de Data for Good. .