{"id":6454,"date":"2019-05-20T10:17:20","date_gmt":"2019-05-20T10:17:20","guid":{"rendered":"http:\/\/es.newsroom.fb.com\/?p=6454"},"modified":"2019-11-04T19:12:53","modified_gmt":"2019-11-04T19:12:53","slug":"ayudar-a-las-organizaciones-a-planificar-y-responder-ante-emergencias-de-salud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/es\/news\/2019\/05\/ayudar-a-las-organizaciones-a-planificar-y-responder-ante-emergencias-de-salud\/","title":{"rendered":"Ayudar a las organizaciones a planificar y responder ante emergencias de salud"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/p>\n

Por Laura McGorman y Alex Pompe de Data for Good<\/em><\/p>\n

Al planificar campa\u00f1as de salud p\u00fablica o responder ante brotes de enfermedades, las organizaciones de salud necesitan informaci\u00f3n del lugar donde residen los posibles beneficiarios, as\u00ed como estad\u00edsticas en tiempo real sobre el terreno. Sin embargo, en gran parte del mundo, los datos recopilados de los censos m\u00e1s recientes suelen estar desactualizados, y hay escasas estad\u00edsticas oportunas de comunidades remotas.<\/p>\n

Hoy presentamos tres tipos de mapas que permitir\u00e1n a las organizaciones sin \u00e1nimo de lucro y a las universidades que trabajan en el sector de la salud p\u00fablica anticiparse a los brotes de enfermedades y llegar a comunidades vulnerables con m\u00e1s eficacia. Gracias a estos mapas, de densidad de poblaci\u00f3n con estimaciones demogr\u00e1ficas, de movimiento y de cobertura de redes, nuestros socios de salud sabr\u00e1n con mayor precisi\u00f3n d\u00f3nde viven las personas, c\u00f3mo se desplazan y si tienen conexi\u00f3n. Todos ellos, en combinaci\u00f3n con informaci\u00f3n proveniente de los sistemas de salud, pueden optimizar el proceso de entrega de suministros y de respuesta ante brotes de las organizaciones.<\/p>\n

\u201cLas epidemias suponen una amenaza creciente para nuestras vidas y nuestra subsistencia\u201d, afirma Vanessa\u00a0Candeias, directora de la iniciativa Shaping the Future of Health and Healthcare del Foro\u00a0Econ\u00f3mico\u00a0Mundial. \u201cDebemos poner en marcha todos los recursos disponibles para mitigar el riesgo y el impacto que tienen\u201d.<\/p>\n

Entre los primeros socios con los que contamos para llevar a cabo esta iniciativa se incluyen los siguientes: Direct\u00a0Relief, FHI360, Harvard\u00a0School\u00a0of\u00a0Public\u00a0Health, Institute\u00a0for\u00a0Health\u00a0Metrics\u00a0Evaluation de la Universidad de Washington, International\u00a0Medical\u00a0Corps, Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres, Malaria\u00a0Atlas\u00a0Project, MRC\u00a0Centre\u00a0for\u00a0Global\u00a0Infectious\u00a0Disease\u00a0Analysis de Imperial\u00a0College\u00a0London, Northeastern\u00a0University, Sabin\u00a0Vaccine\u00a0Institute, UNICEF, Wadhwani\u00a0AI, el Banco\u00a0Mundial y el Foro\u00a0Econ\u00f3mico\u00a0Mundial.<\/p>\n

Mapas de densidad de la poblaci\u00f3n de alta resoluci\u00f3n que incluyen estimaciones demogr\u00e1ficas<\/strong><\/p>\n

Hace dos a\u00f1os, en colaboraci\u00f3n con la Universidad de Columbia, empezamos a utilizar im\u00e1genes obtenidas por sat\u00e9lite y datos de censos a fin de crear los mapas de poblaci\u00f3n m\u00e1s detallados del mundo y mejorar los proyectos de conectividad. Despu\u00e9s de trabajar con distintos grupos, como la Cruz\u00a0Roja\u00a0Estadounidense y el proyecto Missing\u00a0Maps, nos dimos cuenta de que estos mapas tambi\u00e9n podr\u00edan tener importantes aplicaciones en el sector de la salud p\u00fablica.<\/p>\n

Hoy presentamos mapas de alta resoluci\u00f3n que no solo calculan el n\u00famero de personas que viven en \u00e1reas de 30\u00a0metros, sino que tambi\u00e9n proporcionan estad\u00edsticas sobre datos demogr\u00e1ficos, incluidos la cantidad de ni\u00f1os menores de cinco\u00a0a\u00f1os, la cantidad de mujeres en edad reproductiva, as\u00ed como las poblaciones m\u00e1s j\u00f3venes y mayores; todo ello, en altas resoluciones sin precedentes. Estos mapas no se basan en datos de Facebook, sino en una combinaci\u00f3n de inteligencia artificial de visi\u00f3n de equipos, im\u00e1genes obtenidas por sat\u00e9lite e informaci\u00f3n proveniente de censos. Al combinar estos conjuntos de datos disponibles p\u00fablica y comercialmente con las capacidades de inteligencia artificial de Facebook, creamos mapas de poblaci\u00f3n tres veces m\u00e1s detallados que cualquier otra fuente.<\/p>\n

Las organizaciones de salud ya utilizan esta informaci\u00f3n para destinar recursos a las \u00e1reas donde viven los beneficiarios previstos, como Malaui. En el caso particular de este pa\u00eds, los mapas permitieron a la Cruz\u00a0Roja\u00a0Estadounidense y al proyecto Missing\u00a0Maps identificar zonas con o sin concentraciones de poblaci\u00f3n, de modo que fue posible enviar a 3000\u00a0trabajadores sanitarios para difundir informaci\u00f3n sobre vacunaci\u00f3n de una manera m\u00e1s eficaz durante una campa\u00f1a de prevenci\u00f3n del sarampi\u00f3n.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Imagen: el mapa que aparece arriba muestra la distribuci\u00f3n de mujeres en edad reproductiva (de entre 18 y 49\u00a0a\u00f1os) en Tanzania, determinada a partir de una combinaci\u00f3n de datos censales e im\u00e1genes obtenidas por sat\u00e9lite.<\/em><\/p>\n

Mapas de movimiento<\/strong><\/p>\n

A los funcionarios de salud p\u00fablica les suele resultar dif\u00edcil predecir d\u00f3nde ocurrir\u00e1 el brote de una enfermedad, como la malaria o el c\u00f3lera. Sin embargo, investigaciones realizadas con tecnolog\u00eda de vanguardia han demostrado que combinar la informaci\u00f3n de los sistemas de salud con los datos acerca de la movilidad humana puede ofrecer estad\u00edsticas valiosas sobre la propagaci\u00f3n de enfermedades por contacto con personas infectadas.<\/p>\n

\u201cLos desplazamientos de la poblaci\u00f3n son clave para la propagaci\u00f3n de muchas infecciones, desde la gripe hasta el sarampi\u00f3n\u201d, indica el Dr. Adam\u00a0Kucharski, profesor auxiliar de modelos matem\u00e1ticos de la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres. \u201cSin embargo, hist\u00f3ricamente, a los investigadores les resulta dif\u00edcil obtener informaci\u00f3n sobre estos patrones de desplazamiento\u201d.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Imagen: el mapa anterior muestra el desplazamiento entre el \u00e1rea metropolitana de Londres y las zonas circundantes por d\u00eda. Estos datos son \u00fatiles para las organizaciones de salud p\u00fablica que analizan la propagaci\u00f3n de enfermedades contagiosas, como la gripe.<\/em><\/p>\n

Nuestros mapas de movimiento incluyen informaci\u00f3n de personas que utilizan Facebook en su tel\u00e9fono m\u00f3vil y tienen activada la localizaci\u00f3n, lo que ofrece instant\u00e1neas en tiempo real de los patrones de desplazamiento. Las organizaciones asociadas pueden combinar estos datos con informaci\u00f3n sobre casos de enfermedades para recopilar estad\u00edsticas sobre los lugares donde es probable que irrumpa la pr\u00f3xima infecci\u00f3n por c\u00f3lera o malaria resistente a los medicamentos. Gracias a estas estad\u00edsticas mejoradas obtenidas a partir de los modelos de previsi\u00f3n, los sistemas de salud pueden anticiparse a un brote y abastecer con tratamientos las regiones que probablemente m\u00e1s los necesiten.<\/p>\n

\u201cPodemos integrar este tipo de datos a nuestros modelos epidemiol\u00f3gicos para estimar la rapidez con la que se puede propagar una enfermedad y determinar d\u00f3nde asignar recursos para contenerla\u201d, afirma Caroline\u00a0Buckee, profesora adjunta de epidemiolog\u00eda en Harvard\u00a0TH\u00a0Chan\u00a0School\u00a0of\u00a0Public\u00a0Health.<\/p>\n

Mapas de cobertura de redes<\/strong><\/p>\n

Durante la \u00faltima d\u00e9cada, la creciente disponibilidad de tecnolog\u00edas m\u00f3viles en el sector de la salud ha ampliado de manera radical el acceso a la informaci\u00f3n sanitaria. No obstante, en algunas zonas de muchos pa\u00edses, a\u00fan no hay acceso a internet, o este es escaso. Entretanto, los funcionarios de salud p\u00fablica cuentan con recursos limitados para visitar cada hogar y con poca informaci\u00f3n sobre si es posible llegar a las comunidades objetivo por medios digitales.<\/p>\n

Dado que la mayor\u00eda de las personas usan Facebook en m\u00f3viles conectados a redes de telefon\u00eda m\u00f3vil, 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 anticipaci\u00f3n sobre actividades como d\u00edas de vacunaci\u00f3n o distribuci\u00f3n de redes mosquiteras. Esto permite que los equipos de salud p\u00fablica prioricen los lugares que requieren otras formas de comunicaci\u00f3n y lleguen al m\u00e1ximo n\u00famero de personas al menor coste posible.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Imagen: el mapa anterior muestra la densidad de la disponibilidad de cobertura de redes\u00a03G en \u00e1reas de la Rep\u00fablica\u00a0Democr\u00e1tica\u00a0del\u00a0Congo afectadas por el brote m\u00e1s reciente de \u00e9bola.<\/em><\/p>\n

Esperamos que estos mapas de prevenci\u00f3n de enfermedades sean un recurso valioso para las organizaciones de salud p\u00fablica, y que esta iniciativa permita ofrecer servicios de salud y respuesta ante epidemias m\u00e1s eficaces. \u201cEsta iniciativa es otro paso positivo para demostrar el gran potencial que subyace en la combinaci\u00f3n de datos del sector p\u00fablico y privado para predecir y pronosticar epidemias\u201d, afirma Candeis. De conformidad con el Objetivo de desarrollo sostenible n.\u00ba\u00a03 sobre la promoci\u00f3n 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.<\/p>\n

Nuestros mapas de densidad de la poblaci\u00f3n de alta resoluci\u00f3n figuran en nuestra p\u00e1gina de\u00a0<\/em>Humanitarian Data Exchange<\/em><\/a>. Los socios nuevos que tengan inter\u00e9s en usar los mapas de datos de movimiento o de cobertura de redes pueden enviar un correo electr\u00f3nico a\u00a0<\/em>diseaseprevmaps@fb.com<\/em><\/a>. Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n, visita nuestro<\/em>\u00a0sitio web\u00a0de Data\u00a0for\u00a0Good.\u00a0<\/em><\/a>.<\/em><\/p>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Por Laura McGorman y Alex Pompe de Data for Good Al planificar campa\u00f1as de salud p\u00fablica o responder ante brotes de enfermedades, las organizaciones de salud necesitan informaci\u00f3n del lugar donde residen los posibles beneficiarios, as\u00ed como estad\u00edsticas en tiempo real sobre el terreno. Sin embargo, en gran parte del mundo, los datos recopilados de los censos m\u00e1s recientes suelen estar desactualizados, y hay escasas estad\u00edsticas oportunas de comunidades remotas. Hoy presentamos tres tipos de mapas que permitir\u00e1n a las organizaciones sin \u00e1nimo de lucro y a las universidades que trabajan en el sector de la salud p\u00fablica anticiparse a los brotes de enfermedades y llegar a comunidades vulnerables con m\u00e1s eficacia. Gracias a estos mapas, de densidad de poblaci\u00f3n con estimaciones demogr\u00e1ficas, de movimiento y de cobertura de redes, nuestros socios de salud sabr\u00e1n con mayor precisi\u00f3n d\u00f3nde viven las personas, c\u00f3mo se desplazan y si tienen conexi\u00f3n. Todos ellos, en combinaci\u00f3n con informaci\u00f3n proveniente de los sistemas de salud, pueden optimizar el proceso de entrega de suministros y de respuesta ante brotes de las organizaciones. \u201cLas epidemias suponen una amenaza creciente para nuestras vidas y nuestra subsistencia\u201d, afirma Vanessa\u00a0Candeias, directora de la iniciativa Shaping the Future of Health and Healthcare del Foro\u00a0Econ\u00f3mico\u00a0Mundial. \u201cDebemos poner en marcha todos los recursos disponibles para mitigar el riesgo y el impacto que tienen\u201d. Entre los primeros socios con los que contamos para llevar a cabo esta iniciativa se incluyen los siguientes: Direct\u00a0Relief, FHI360, Harvard\u00a0School\u00a0of\u00a0Public\u00a0Health, Institute\u00a0for\u00a0Health\u00a0Metrics\u00a0Evaluation de la Universidad de Washington, International\u00a0Medical\u00a0Corps, Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres, Malaria\u00a0Atlas\u00a0Project, MRC\u00a0Centre\u00a0for\u00a0Global\u00a0Infectious\u00a0Disease\u00a0Analysis de Imperial\u00a0College\u00a0London, Northeastern\u00a0University, Sabin\u00a0Vaccine\u00a0Institute, UNICEF, Wadhwani\u00a0AI, el Banco\u00a0Mundial y el Foro\u00a0Econ\u00f3mico\u00a0Mundial. Mapas de densidad de la poblaci\u00f3n de alta resoluci\u00f3n que incluyen estimaciones demogr\u00e1ficas Hace dos a\u00f1os, en colaboraci\u00f3n con la Universidad de Columbia, empezamos a utilizar im\u00e1genes obtenidas por sat\u00e9lite y datos de censos a fin de crear los mapas de poblaci\u00f3n m\u00e1s detallados del mundo y mejorar los proyectos de conectividad. Despu\u00e9s de trabajar con distintos grupos, como la Cruz\u00a0Roja\u00a0Estadounidense y el proyecto Missing\u00a0Maps, nos dimos cuenta de que estos mapas tambi\u00e9n podr\u00edan tener importantes aplicaciones en el sector de la salud p\u00fablica. Hoy presentamos mapas de alta resoluci\u00f3n que no solo calculan el n\u00famero de personas que viven en \u00e1reas de 30\u00a0metros, sino que tambi\u00e9n proporcionan estad\u00edsticas sobre datos demogr\u00e1ficos, incluidos la cantidad de ni\u00f1os menores de cinco\u00a0a\u00f1os, la cantidad de mujeres en edad reproductiva, as\u00ed como las poblaciones m\u00e1s j\u00f3venes y mayores; todo ello, en altas resoluciones sin precedentes. Estos mapas no se basan en datos de Facebook, sino en una combinaci\u00f3n de inteligencia artificial de visi\u00f3n de equipos, im\u00e1genes obtenidas por sat\u00e9lite e informaci\u00f3n proveniente de censos. Al combinar estos conjuntos de datos disponibles p\u00fablica y comercialmente con las capacidades de inteligencia artificial de Facebook, creamos mapas de poblaci\u00f3n tres veces m\u00e1s detallados que cualquier otra fuente. Las organizaciones de salud ya utilizan esta informaci\u00f3n para destinar recursos a las \u00e1reas donde viven los beneficiarios previstos, como Malaui. En el caso particular de este pa\u00eds, los mapas permitieron a la Cruz\u00a0Roja\u00a0Estadounidense y al proyecto Missing\u00a0Maps identificar zonas con o sin concentraciones de poblaci\u00f3n, de modo que fue posible enviar a 3000\u00a0trabajadores sanitarios para difundir informaci\u00f3n sobre vacunaci\u00f3n de una manera m\u00e1s eficaz durante una campa\u00f1a de prevenci\u00f3n del sarampi\u00f3n. Imagen: el mapa que aparece arriba muestra la distribuci\u00f3n de mujeres en edad reproductiva (de entre 18 y 49\u00a0a\u00f1os) en Tanzania, determinada a partir de una combinaci\u00f3n de datos censales e im\u00e1genes obtenidas por sat\u00e9lite. Mapas de movimiento A los funcionarios de salud p\u00fablica les suele resultar dif\u00edcil predecir d\u00f3nde ocurrir\u00e1 el brote de una enfermedad, como la malaria o el c\u00f3lera. Sin embargo, investigaciones realizadas con tecnolog\u00eda de vanguardia han demostrado que combinar la informaci\u00f3n de los sistemas de salud con los datos acerca de la movilidad humana puede ofrecer estad\u00edsticas valiosas sobre la propagaci\u00f3n de enfermedades por contacto con personas infectadas. \u201cLos desplazamientos de la poblaci\u00f3n son clave para la propagaci\u00f3n de muchas infecciones, desde la gripe hasta el sarampi\u00f3n\u201d, indica el Dr. Adam\u00a0Kucharski, profesor auxiliar de modelos matem\u00e1ticos de la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres. \u201cSin embargo, hist\u00f3ricamente, a los investigadores les resulta dif\u00edcil obtener informaci\u00f3n sobre estos patrones de desplazamiento\u201d. Imagen: el mapa anterior muestra el desplazamiento entre el \u00e1rea metropolitana de Londres y las zonas circundantes por d\u00eda. Estos datos son \u00fatiles para las organizaciones de salud p\u00fablica que analizan la propagaci\u00f3n de enfermedades contagiosas, como la gripe. Nuestros mapas de movimiento incluyen informaci\u00f3n de personas que utilizan Facebook en su tel\u00e9fono m\u00f3vil y tienen activada la localizaci\u00f3n, lo que ofrece instant\u00e1neas en tiempo real de los patrones de desplazamiento. Las organizaciones asociadas pueden combinar estos datos con informaci\u00f3n sobre casos de enfermedades para recopilar estad\u00edsticas sobre los lugares donde es probable que irrumpa la pr\u00f3xima infecci\u00f3n por c\u00f3lera o malaria resistente a los medicamentos. Gracias a estas estad\u00edsticas mejoradas obtenidas a partir de los modelos de previsi\u00f3n, los sistemas de salud pueden anticiparse a un brote y abastecer con tratamientos las regiones que probablemente m\u00e1s los necesiten. \u201cPodemos integrar este tipo de datos a nuestros modelos epidemiol\u00f3gicos para estimar la rapidez con la que se puede propagar una enfermedad y determinar d\u00f3nde asignar recursos para contenerla\u201d, afirma Caroline\u00a0Buckee, profesora adjunta de epidemiolog\u00eda en Harvard\u00a0TH\u00a0Chan\u00a0School\u00a0of\u00a0Public\u00a0Health. Mapas de cobertura de redes Durante la \u00faltima d\u00e9cada, la creciente disponibilidad de tecnolog\u00edas m\u00f3viles en el sector de la salud ha ampliado de manera radical el acceso a la informaci\u00f3n sanitaria. No obstante, en algunas zonas de muchos pa\u00edses, a\u00fan no hay acceso a internet, o este es escaso. Entretanto, los funcionarios de salud p\u00fablica cuentan con recursos limitados para visitar cada hogar y con poca informaci\u00f3n sobre si es posible llegar a las comunidades objetivo por medios digitales. Dado que la mayor\u00eda de las personas usan Facebook en m\u00f3viles conectados a redes de telefon\u00eda m\u00f3vil, 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 anticipaci\u00f3n sobre actividades como d\u00edas de vacunaci\u00f3n o distribuci\u00f3n de redes mosquiteras. Esto permite que los equipos de salud p\u00fablica prioricen los lugares que requieren otras formas de comunicaci\u00f3n y lleguen al m\u00e1ximo n\u00famero de personas al menor coste posible. Imagen: el mapa anterior muestra la densidad de la disponibilidad de cobertura de redes\u00a03G en \u00e1reas de la Rep\u00fablica\u00a0Democr\u00e1tica\u00a0del\u00a0Congo afectadas por el brote m\u00e1s reciente de \u00e9bola. Esperamos que estos mapas de prevenci\u00f3n de enfermedades sean un recurso valioso para las organizaciones de salud p\u00fablica, y que esta iniciativa permita ofrecer servicios de salud y respuesta ante epidemias m\u00e1s eficaces. \u201cEsta iniciativa es otro paso positivo para demostrar el gran potencial que subyace en la combinaci\u00f3n de datos del sector p\u00fablico y privado para predecir y pronosticar epidemias\u201d, afirma Candeis. De conformidad con el Objetivo de desarrollo sostenible n.\u00ba\u00a03 sobre la promoci\u00f3n 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 poblaci\u00f3n de alta resoluci\u00f3n figuran en nuestra p\u00e1gina de\u00a0Humanitarian Data Exchange. Los socios nuevos que tengan inter\u00e9s en usar los mapas de datos de movimiento o de cobertura de redes pueden enviar un correo electr\u00f3nico a\u00a0diseaseprevmaps@fb.com. Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n, visita nuestro\u00a0sitio web\u00a0de Data\u00a0for\u00a0Good.\u00a0.  ","protected":false},"author":81919965,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-6454","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized"],"yoast_head":"\nAyudar a las organizaciones a planificar y responder ante emergencias de salud | Informaci\u00f3n sobre Meta<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/about.fb.com\/es\/news\/2019\/05\/ayudar-a-las-organizaciones-a-planificar-y-responder-ante-emergencias-de-salud\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Ayudar a las organizaciones a planificar y responder ante emergencias de salud | Informaci\u00f3n sobre Meta\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Por Laura McGorman y Alex Pompe de Data for Good Al planificar campa\u00f1as de salud p\u00fablica o responder ante brotes de enfermedades, las organizaciones de salud necesitan informaci\u00f3n del lugar donde residen los posibles beneficiarios, as\u00ed como estad\u00edsticas en tiempo real sobre el terreno. Sin embargo, en gran parte del mundo, los datos recopilados de los censos m\u00e1s recientes suelen estar desactualizados, y hay escasas estad\u00edsticas oportunas de comunidades remotas. Hoy presentamos tres tipos de mapas que permitir\u00e1n a las organizaciones sin \u00e1nimo de lucro y a las universidades que trabajan en el sector de la salud p\u00fablica anticiparse a los brotes de enfermedades y llegar a comunidades vulnerables con m\u00e1s eficacia. Gracias a estos mapas, de densidad de poblaci\u00f3n con estimaciones demogr\u00e1ficas, de movimiento y de cobertura de redes, nuestros socios de salud sabr\u00e1n con mayor precisi\u00f3n d\u00f3nde viven las personas, c\u00f3mo se desplazan y si tienen conexi\u00f3n. Todos ellos, en combinaci\u00f3n con informaci\u00f3n proveniente de los sistemas de salud, pueden optimizar el proceso de entrega de suministros y de respuesta ante brotes de las organizaciones. \u201cLas epidemias suponen una amenaza creciente para nuestras vidas y nuestra subsistencia\u201d, afirma Vanessa\u00a0Candeias, directora de la iniciativa Shaping the Future of Health and Healthcare del Foro\u00a0Econ\u00f3mico\u00a0Mundial. \u201cDebemos poner en marcha todos los recursos disponibles para mitigar el riesgo y el impacto que tienen\u201d. Entre los primeros socios con los que contamos para llevar a cabo esta iniciativa se incluyen los siguientes: Direct\u00a0Relief, FHI360, Harvard\u00a0School\u00a0of\u00a0Public\u00a0Health, Institute\u00a0for\u00a0Health\u00a0Metrics\u00a0Evaluation de la Universidad de Washington, International\u00a0Medical\u00a0Corps, Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres, Malaria\u00a0Atlas\u00a0Project, MRC\u00a0Centre\u00a0for\u00a0Global\u00a0Infectious\u00a0Disease\u00a0Analysis de Imperial\u00a0College\u00a0London, Northeastern\u00a0University, Sabin\u00a0Vaccine\u00a0Institute, UNICEF, Wadhwani\u00a0AI, el Banco\u00a0Mundial y el Foro\u00a0Econ\u00f3mico\u00a0Mundial. Mapas de densidad de la poblaci\u00f3n de alta resoluci\u00f3n que incluyen estimaciones demogr\u00e1ficas Hace dos a\u00f1os, en colaboraci\u00f3n con la Universidad de Columbia, empezamos a utilizar im\u00e1genes obtenidas por sat\u00e9lite y datos de censos a fin de crear los mapas de poblaci\u00f3n m\u00e1s detallados del mundo y mejorar los proyectos de conectividad. Despu\u00e9s de trabajar con distintos grupos, como la Cruz\u00a0Roja\u00a0Estadounidense y el proyecto Missing\u00a0Maps, nos dimos cuenta de que estos mapas tambi\u00e9n podr\u00edan tener importantes aplicaciones en el sector de la salud p\u00fablica. Hoy presentamos mapas de alta resoluci\u00f3n que no solo calculan el n\u00famero de personas que viven en \u00e1reas de 30\u00a0metros, sino que tambi\u00e9n proporcionan estad\u00edsticas sobre datos demogr\u00e1ficos, incluidos la cantidad de ni\u00f1os menores de cinco\u00a0a\u00f1os, la cantidad de mujeres en edad reproductiva, as\u00ed como las poblaciones m\u00e1s j\u00f3venes y mayores; todo ello, en altas resoluciones sin precedentes. Estos mapas no se basan en datos de Facebook, sino en una combinaci\u00f3n de inteligencia artificial de visi\u00f3n de equipos, im\u00e1genes obtenidas por sat\u00e9lite e informaci\u00f3n proveniente de censos. Al combinar estos conjuntos de datos disponibles p\u00fablica y comercialmente con las capacidades de inteligencia artificial de Facebook, creamos mapas de poblaci\u00f3n tres veces m\u00e1s detallados que cualquier otra fuente. Las organizaciones de salud ya utilizan esta informaci\u00f3n para destinar recursos a las \u00e1reas donde viven los beneficiarios previstos, como Malaui. En el caso particular de este pa\u00eds, los mapas permitieron a la Cruz\u00a0Roja\u00a0Estadounidense y al proyecto Missing\u00a0Maps identificar zonas con o sin concentraciones de poblaci\u00f3n, de modo que fue posible enviar a 3000\u00a0trabajadores sanitarios para difundir informaci\u00f3n sobre vacunaci\u00f3n de una manera m\u00e1s eficaz durante una campa\u00f1a de prevenci\u00f3n del sarampi\u00f3n. Imagen: el mapa que aparece arriba muestra la distribuci\u00f3n de mujeres en edad reproductiva (de entre 18 y 49\u00a0a\u00f1os) en Tanzania, determinada a partir de una combinaci\u00f3n de datos censales e im\u00e1genes obtenidas por sat\u00e9lite. Mapas de movimiento A los funcionarios de salud p\u00fablica les suele resultar dif\u00edcil predecir d\u00f3nde ocurrir\u00e1 el brote de una enfermedad, como la malaria o el c\u00f3lera. Sin embargo, investigaciones realizadas con tecnolog\u00eda de vanguardia han demostrado que combinar la informaci\u00f3n de los sistemas de salud con los datos acerca de la movilidad humana puede ofrecer estad\u00edsticas valiosas sobre la propagaci\u00f3n de enfermedades por contacto con personas infectadas. \u201cLos desplazamientos de la poblaci\u00f3n son clave para la propagaci\u00f3n de muchas infecciones, desde la gripe hasta el sarampi\u00f3n\u201d, indica el Dr. Adam\u00a0Kucharski, profesor auxiliar de modelos matem\u00e1ticos de la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres. \u201cSin embargo, hist\u00f3ricamente, a los investigadores les resulta dif\u00edcil obtener informaci\u00f3n sobre estos patrones de desplazamiento\u201d. Imagen: el mapa anterior muestra el desplazamiento entre el \u00e1rea metropolitana de Londres y las zonas circundantes por d\u00eda. Estos datos son \u00fatiles para las organizaciones de salud p\u00fablica que analizan la propagaci\u00f3n de enfermedades contagiosas, como la gripe. Nuestros mapas de movimiento incluyen informaci\u00f3n de personas que utilizan Facebook en su tel\u00e9fono m\u00f3vil y tienen activada la localizaci\u00f3n, lo que ofrece instant\u00e1neas en tiempo real de los patrones de desplazamiento. Las organizaciones asociadas pueden combinar estos datos con informaci\u00f3n sobre casos de enfermedades para recopilar estad\u00edsticas sobre los lugares donde es probable que irrumpa la pr\u00f3xima infecci\u00f3n por c\u00f3lera o malaria resistente a los medicamentos. Gracias a estas estad\u00edsticas mejoradas obtenidas a partir de los modelos de previsi\u00f3n, los sistemas de salud pueden anticiparse a un brote y abastecer con tratamientos las regiones que probablemente m\u00e1s los necesiten. \u201cPodemos integrar este tipo de datos a nuestros modelos epidemiol\u00f3gicos para estimar la rapidez con la que se puede propagar una enfermedad y determinar d\u00f3nde asignar recursos para contenerla\u201d, afirma Caroline\u00a0Buckee, profesora adjunta de epidemiolog\u00eda en Harvard\u00a0TH\u00a0Chan\u00a0School\u00a0of\u00a0Public\u00a0Health. Mapas de cobertura de redes Durante la \u00faltima d\u00e9cada, la creciente disponibilidad de tecnolog\u00edas m\u00f3viles en el sector de la salud ha ampliado de manera radical el acceso a la informaci\u00f3n sanitaria. No obstante, en algunas zonas de muchos pa\u00edses, a\u00fan no hay acceso a internet, o este es escaso. Entretanto, los funcionarios de salud p\u00fablica cuentan con recursos limitados para visitar cada hogar y con poca informaci\u00f3n sobre si es posible llegar a las comunidades objetivo por medios digitales. Dado que la mayor\u00eda de las personas usan Facebook en m\u00f3viles conectados a redes de telefon\u00eda m\u00f3vil, 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 anticipaci\u00f3n sobre actividades como d\u00edas de vacunaci\u00f3n o distribuci\u00f3n de redes mosquiteras. Esto permite que los equipos de salud p\u00fablica prioricen los lugares que requieren otras formas de comunicaci\u00f3n y lleguen al m\u00e1ximo n\u00famero de personas al menor coste posible. Imagen: el mapa anterior muestra la densidad de la disponibilidad de cobertura de redes\u00a03G en \u00e1reas de la Rep\u00fablica\u00a0Democr\u00e1tica\u00a0del\u00a0Congo afectadas por el brote m\u00e1s reciente de \u00e9bola. Esperamos que estos mapas de prevenci\u00f3n de enfermedades sean un recurso valioso para las organizaciones de salud p\u00fablica, y que esta iniciativa permita ofrecer servicios de salud y respuesta ante epidemias m\u00e1s eficaces. \u201cEsta iniciativa es otro paso positivo para demostrar el gran potencial que subyace en la combinaci\u00f3n de datos del sector p\u00fablico y privado para predecir y pronosticar epidemias\u201d, afirma Candeis. De conformidad con el Objetivo de desarrollo sostenible n.\u00ba\u00a03 sobre la promoci\u00f3n 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 poblaci\u00f3n de alta resoluci\u00f3n figuran en nuestra p\u00e1gina de\u00a0Humanitarian Data Exchange. Los socios nuevos que tengan inter\u00e9s en usar los mapas de datos de movimiento o de cobertura de redes pueden enviar un correo electr\u00f3nico a\u00a0diseaseprevmaps@fb.com. Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n, visita nuestro\u00a0sitio web\u00a0de Data\u00a0for\u00a0Good.\u00a0.  \" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/about.fb.com\/es\/news\/2019\/05\/ayudar-a-las-organizaciones-a-planificar-y-responder-ante-emergencias-de-salud\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Informaci\u00f3n sobre Meta\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2019-05-20T10:17:20+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2019-11-04T19:12:53+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/about.fb.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2019\/05\/mozambique-nrp-header-1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"text100madrid\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Meta\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta 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Sin embargo, en gran parte del mundo, los datos recopilados de los censos m\u00e1s recientes suelen estar desactualizados, y hay escasas estad\u00edsticas oportunas de comunidades remotas. Hoy presentamos tres tipos de mapas que permitir\u00e1n a las organizaciones sin \u00e1nimo de lucro y a las universidades que trabajan en el sector de la salud p\u00fablica anticiparse a los brotes de enfermedades y llegar a comunidades vulnerables con m\u00e1s eficacia. Gracias a estos mapas, de densidad de poblaci\u00f3n con estimaciones demogr\u00e1ficas, de movimiento y de cobertura de redes, nuestros socios de salud sabr\u00e1n con mayor precisi\u00f3n d\u00f3nde viven las personas, c\u00f3mo se desplazan y si tienen conexi\u00f3n. Todos ellos, en combinaci\u00f3n con informaci\u00f3n proveniente de los sistemas de salud, pueden optimizar el proceso de entrega de suministros y de respuesta ante brotes de las organizaciones. \u201cLas epidemias suponen una amenaza creciente para nuestras vidas y nuestra subsistencia\u201d, afirma Vanessa\u00a0Candeias, directora de la iniciativa Shaping the Future of Health and Healthcare del Foro\u00a0Econ\u00f3mico\u00a0Mundial. \u201cDebemos poner en marcha todos los recursos disponibles para mitigar el riesgo y el impacto que tienen\u201d. Entre los primeros socios con los que contamos para llevar a cabo esta iniciativa se incluyen los siguientes: Direct\u00a0Relief, FHI360, Harvard\u00a0School\u00a0of\u00a0Public\u00a0Health, Institute\u00a0for\u00a0Health\u00a0Metrics\u00a0Evaluation de la Universidad de Washington, International\u00a0Medical\u00a0Corps, Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres, Malaria\u00a0Atlas\u00a0Project, MRC\u00a0Centre\u00a0for\u00a0Global\u00a0Infectious\u00a0Disease\u00a0Analysis de Imperial\u00a0College\u00a0London, Northeastern\u00a0University, Sabin\u00a0Vaccine\u00a0Institute, UNICEF, Wadhwani\u00a0AI, el Banco\u00a0Mundial y el Foro\u00a0Econ\u00f3mico\u00a0Mundial. Mapas de densidad de la poblaci\u00f3n de alta resoluci\u00f3n que incluyen estimaciones demogr\u00e1ficas Hace dos a\u00f1os, en colaboraci\u00f3n con la Universidad de Columbia, empezamos a utilizar im\u00e1genes obtenidas por sat\u00e9lite y datos de censos a fin de crear los mapas de poblaci\u00f3n m\u00e1s detallados del mundo y mejorar los proyectos de conectividad. Despu\u00e9s de trabajar con distintos grupos, como la Cruz\u00a0Roja\u00a0Estadounidense y el proyecto Missing\u00a0Maps, nos dimos cuenta de que estos mapas tambi\u00e9n podr\u00edan tener importantes aplicaciones en el sector de la salud p\u00fablica. Hoy presentamos mapas de alta resoluci\u00f3n que no solo calculan el n\u00famero de personas que viven en \u00e1reas de 30\u00a0metros, sino que tambi\u00e9n proporcionan estad\u00edsticas sobre datos demogr\u00e1ficos, incluidos la cantidad de ni\u00f1os menores de cinco\u00a0a\u00f1os, la cantidad de mujeres en edad reproductiva, as\u00ed como las poblaciones m\u00e1s j\u00f3venes y mayores; todo ello, en altas resoluciones sin precedentes. Estos mapas no se basan en datos de Facebook, sino en una combinaci\u00f3n de inteligencia artificial de visi\u00f3n de equipos, im\u00e1genes obtenidas por sat\u00e9lite e informaci\u00f3n proveniente de censos. Al combinar estos conjuntos de datos disponibles p\u00fablica y comercialmente con las capacidades de inteligencia artificial de Facebook, creamos mapas de poblaci\u00f3n tres veces m\u00e1s detallados que cualquier otra fuente. Las organizaciones de salud ya utilizan esta informaci\u00f3n para destinar recursos a las \u00e1reas donde viven los beneficiarios previstos, como Malaui. En el caso particular de este pa\u00eds, los mapas permitieron a la Cruz\u00a0Roja\u00a0Estadounidense y al proyecto Missing\u00a0Maps identificar zonas con o sin concentraciones de poblaci\u00f3n, de modo que fue posible enviar a 3000\u00a0trabajadores sanitarios para difundir informaci\u00f3n sobre vacunaci\u00f3n de una manera m\u00e1s eficaz durante una campa\u00f1a de prevenci\u00f3n del sarampi\u00f3n. Imagen: el mapa que aparece arriba muestra la distribuci\u00f3n de mujeres en edad reproductiva (de entre 18 y 49\u00a0a\u00f1os) en Tanzania, determinada a partir de una combinaci\u00f3n de datos censales e im\u00e1genes obtenidas por sat\u00e9lite. 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Imagen: el mapa anterior muestra el desplazamiento entre el \u00e1rea metropolitana de Londres y las zonas circundantes por d\u00eda. Estos datos son \u00fatiles para las organizaciones de salud p\u00fablica que analizan la propagaci\u00f3n de enfermedades contagiosas, como la gripe. Nuestros mapas de movimiento incluyen informaci\u00f3n de personas que utilizan Facebook en su tel\u00e9fono m\u00f3vil y tienen activada la localizaci\u00f3n, lo que ofrece instant\u00e1neas en tiempo real de los patrones de desplazamiento. Las organizaciones asociadas pueden combinar estos datos con informaci\u00f3n sobre casos de enfermedades para recopilar estad\u00edsticas sobre los lugares donde es probable que irrumpa la pr\u00f3xima infecci\u00f3n por c\u00f3lera o malaria resistente a los medicamentos. Gracias a estas estad\u00edsticas mejoradas obtenidas a partir de los modelos de previsi\u00f3n, los sistemas de salud pueden anticiparse a un brote y abastecer con tratamientos las regiones que probablemente m\u00e1s los necesiten. \u201cPodemos integrar este tipo de datos a nuestros modelos epidemiol\u00f3gicos para estimar la rapidez con la que se puede propagar una enfermedad y determinar d\u00f3nde asignar recursos para contenerla\u201d, afirma Caroline\u00a0Buckee, profesora adjunta de epidemiolog\u00eda en Harvard\u00a0TH\u00a0Chan\u00a0School\u00a0of\u00a0Public\u00a0Health. Mapas de cobertura de redes Durante la \u00faltima d\u00e9cada, la creciente disponibilidad de tecnolog\u00edas m\u00f3viles en el sector de la salud ha ampliado de manera radical el acceso a la informaci\u00f3n sanitaria. No obstante, en algunas zonas de muchos pa\u00edses, a\u00fan no hay acceso a internet, o este es escaso. Entretanto, los funcionarios de salud p\u00fablica cuentan con recursos limitados para visitar cada hogar y con poca informaci\u00f3n sobre si es posible llegar a las comunidades objetivo por medios digitales. Dado que la mayor\u00eda de las personas usan Facebook en m\u00f3viles conectados a redes de telefon\u00eda m\u00f3vil, 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 anticipaci\u00f3n sobre actividades como d\u00edas de vacunaci\u00f3n o distribuci\u00f3n de redes mosquiteras. Esto permite que los equipos de salud p\u00fablica prioricen los lugares que requieren otras formas de comunicaci\u00f3n y lleguen al m\u00e1ximo n\u00famero de personas al menor coste posible. 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