{"id":7047,"date":"2019-05-20T12:18:21","date_gmt":"2019-05-20T17:18:21","guid":{"rendered":"http:\/\/ltam.newsroom.fb.com\/?p=7047"},"modified":"2019-11-04T13:13:33","modified_gmt":"2019-11-04T19:13:33","slug":"ayudar-a-las-organizaciones-a-planificar-y-a-responder-las-emergencias-sanitarias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/news\/2019\/05\/ayudar-a-las-organizaciones-a-planificar-y-a-responder-las-emergencias-sanitarias\/","title":{"rendered":"Ayudar a las organizaciones a planificar y a responder las emergencias sanitarias"},"content":{"rendered":"

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

Al planificar campa\u00f1as de salud p\u00fablica o responder a brotes de enfermedades, las organizaciones de salud necesitan informaci\u00f3n acerca de d\u00f3nde viven los posibles beneficiarios, as\u00ed como informaci\u00f3n en tiempo real desde el lugar de los hechos. Sin embargo, en gran parte del mundo, la informaci\u00f3n de los censos suele estar desactualizada y el conocimiento sobre las comunidades remotas es escaso.<\/span><\/p>\n

Hoy, presentamos tres tipos de mapas que ayudar\u00e1n a las organizaciones sin fines de lucro y a las universidades que trabajan en salud p\u00fablica a vencer los brotes de enfermedades y llegar a las comunidades vulnerables de manera m\u00e1s efectiva. Los mapas que presentamos (mapas de densidad de poblaci\u00f3n completos con estimaciones demogr\u00e1ficas, mapas de movimiento y mapas de cobertura de red) ayudar\u00e1n a nuestros \u00a0aliados a comprender mejor d\u00f3nde viven las personas, c\u00f3mo se mueven y si cuentan con conectividad. Cuando todos estos mapas se combinan con informaci\u00f3n directa de los sistemas de salud, pueden mejorar la forma en que las organizaciones entregan suministros y responden a los brotes.<\/span><\/p>\n

\u00abLas epidemias representan una amenaza creciente para las personas y su sustento\u00bb, dijo Vanessa Candeias, Directora de Shaping the Future of Health and Healthcare en el Foro Econ\u00f3mico Mundial. \u00abMitigar el riesgo e impacto requiere del uso de todas las herramientas que tengamos a nuestro alcance\u201d.<\/span><\/p>\n

Nuestros aliados iniciales en este esfuerzo incluyen: Direct Relief, FHI360, Escuela de Salud P\u00fablica de Harvard, Instituto de Evaluaci\u00f3n de M\u00e9tricas de Salud de la Universidad de Washington, Cuerpo M\u00e9dico Internacional, Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres, Proyecto Atlas de Malaria, Centro MRC para el An\u00e1lisis Global de Enfermedades Infecciosas en el Imperial College London, Northeastern University, Sabin Vaccine Institute, UNICEF, Wadhwani AI, el Banco Mundial y el Foro Econ\u00f3mico Mundial.<\/span><\/p>\n

Mapas de densidad poblacional de alta resoluci\u00f3n que incluyen estimaciones demogr\u00e1ficas<\/b><\/h5>\n

Hace dos a\u00f1os, comenzamos a trabajar con la Universidad de Columbia para utilizar im\u00e1genes satelitales y datos de censos para construir los mapas de poblaci\u00f3n m\u00e1s detallados del mundo para mejorar los proyectos de conectividad. Despu\u00e9s de trabajar con grupos como el proyecto de la Cruz Roja Americana y Missing Maps, nos dimos cuenta de que estos mapas tambi\u00e9n podr\u00edan tener aplicaciones relevantes y trascendentes en materia de salud p\u00fablica.<\/span><\/p>\n

Hoy, publicamos mapas de alta resoluci\u00f3n que estiman no s\u00f3lo el n\u00famero de personas que viven dentro de cuadr\u00edculas de 30 metros, sino que tambi\u00e9n brindan informaci\u00f3n sobre la demograf\u00eda, incluido el n\u00famero de ni\u00f1os menores de cinco a\u00f1os, el n\u00famero de mujeres en edad reproductiva, as\u00ed como las poblaciones j\u00f3venes y ancianas, con resoluciones sin precedentes. Estos mapas no se construyen con datos de Facebook, sino que combinan el poder de la visi\u00f3n artificial con im\u00e1genes de sat\u00e9lite e informaci\u00f3n de censos. Al combinar estos conjuntos de datos disponibles p\u00fablicamente y comercialmente, con las capacidades de IA de Facebook, hemos creado mapas de poblaci\u00f3n que son tres veces m\u00e1s detallados que cualquier otra fuente.<\/span><\/p>\n

Las organizaciones de salud ya usan esta informaci\u00f3n para asignar recursos a las \u00e1reas donde viven los beneficiarios previstos, como en Malawi, donde estos mapas ayudaron a la Cruz Roja Americana y al proyecto Missing Maps a identificar \u00e1reas con y sin concentraciones de personas para que pudieran desplegar a 3,000 trabajadores de la salud, para entregar mensajes de vacunaci\u00f3n de manera m\u00e1s eficiente durante una campa\u00f1a contra el sarampi\u00f3n.<\/span><\/p>\n

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Imagen: El mapa de arriba muestra la distribuci\u00f3n de mujeres en edad reproductiva (edades 18-49) distribuidas en Tanzania, extra\u00eddo de una combinaci\u00f3n de datos de censos e im\u00e1genes satelitales.<\/figcaption><\/figure>\n
Mapas de movimiento<\/b><\/h5>\n

Los funcionarios de salud p\u00fablica a menudo tienen dificultades para predecir d\u00f3nde se producir\u00e1n los brotes de enfermedades, como la malaria o el c\u00f3lera. Sin embargo, una investigaci\u00f3n de vanguardia ha encontrado que la combinaci\u00f3n de informaci\u00f3n del sistema de salud con datos sobre la movilidad humana puede proporcionar informaci\u00f3n valiosa sobre las enfermedades transmitidas por el contacto humano.<\/span><\/p>\n

\u00abLos movimientos de poblaci\u00f3n son cruciales para la propagaci\u00f3n de muchas infecciones, desde la influenza hasta el sarampi\u00f3n\u00bb, dijo el Dr. Adam Kucharski, profesor asistente en modelado matem\u00e1tico en la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres. \u00abHist\u00f3ricamente ha sido muy dif\u00edcil para los investigadores de enfermedades obtener informaci\u00f3n sobre estos patrones de movimiento\u00bb.<\/span><\/p>\n

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Imagen: El mapa anterior muestra el movimiento entre el Gran Londres y las \u00e1reas circundantes por d\u00eda. Estos datos son \u00fatiles para las organizaciones de salud p\u00fablica que analizan la propagaci\u00f3n de enfermedades transmisibles, como la gripe.<\/figcaption><\/figure>\n

Nuestros mapas de movimiento suman la informaci\u00f3n agregada de las personas que utilizan Facebook en sus tel\u00e9fonos m\u00f3viles con los Servicios de Ubicaci\u00f3n habilitados, lo que proporciona instant\u00e1neas en tiempo real de los patrones de movilidad. Las organizaciones aliadas pueden combinar estos datos con informaci\u00f3n sobre casos de enfermedades para obtener informaci\u00f3n sobre d\u00f3nde es probable que ocurra el pr\u00f3ximo caso de c\u00f3lera o malaria resistente a los medicamentos. La informaci\u00f3n mejorada de estos modelos de pron\u00f3stico permite a los sistemas de salud adelantarse a un brote mediante la colocaci\u00f3n previa de tratamientos donde es probable que sean m\u00e1s necesarios.<\/span><\/p>\n

\u00abEste tipo de datos se puede integrar a nuestros modelos epidemiol\u00f3gicos para ayudarnos a estimar la rapidez con la que se puede propagar una enfermedad y d\u00f3nde colocar los recursos para contenerla\u00bb, dijo Caroline Buckee, profesora asociada de epidemiolog\u00eda de la Escuela de Salud P\u00fablica de Harvard TH Chan.<\/span><\/p>\n

Mapas de cobertura de red<\/b><\/h5>\n

Durante la \u00faltima d\u00e9cada, la mayor disponibilidad de tecnolog\u00edas de salud m\u00f3viles ha ampliado dram\u00e1ticamente el acceso a la informaci\u00f3n de salud. Sin embargo, muchos pa\u00edses todav\u00eda tienen \u00e1reas con poco o ning\u00fan acceso a Internet. Mientras tanto, los funcionarios de salud p\u00fablica tienen recursos limitados para realizar visitas de casa en casa, as\u00ed como informaci\u00f3n limitada sobre si las poblaciones objetivo pueden ser alcanzadas digitalmente.<\/span><\/p>\n

Debido a que la mayor\u00eda de las personas usan Facebook en tel\u00e9fonos m\u00f3viles que dependen de redes celulares, podemos crear mapas en tiempo real que muestran a las organizaciones de salud si se puede contactar a las personas con un mensaje en l\u00ednea antes de actividades como los d\u00edas de vacunaci\u00f3n o las distribuciones de la red de camas. Esto permite a los equipos de salud p\u00fablica priorizar d\u00f3nde se requieren otras formas de comunicaci\u00f3n, alcanzando el m\u00e1ximo n\u00famero de personas al menor costo posible.<\/span><\/p>\n

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Imagen: El mapa muestra la densidad de disponibilidad de cobertura de red de 3G en las \u00e1reas de la Rep\u00fablica Democr\u00e1tica del Congo afectadas por el brote m\u00e1s reciente de \u00e9bola.<\/figcaption><\/figure>\n

Esperamos que estos mapas de prevenci\u00f3n de enfermedades sean un recurso valioso para las organizaciones de salud p\u00fablica y que este trabajo ayude a mejorar la prestaci\u00f3n efectiva de servicios de salud y la respuesta a epidemias. \u00abEste esfuerzo es tambi\u00e9n otro paso positivo para desbloquear todo el potencial para que los datos de los sectores p\u00fablico y privado se combinen para predecir y pronosticar epidemias\u00bb, dijo Candeias. En l\u00ednea con el tercer Objetivo de Desarrollo Sostenible sobre la mejora de la salud para todos, esperamos que nuestros socios utilicen estos mapas para mejorar los resultados de salud para las comunidades de todo el mundo.<\/span><\/p>\n

Nuestros mapas de densidad de poblaci\u00f3n de alta resoluci\u00f3n se pueden encontrar en nuestra p\u00e1gina sobre <\/span>Intercambio de datos humanitarios<\/span><\/a>. Los nuevos socios interesados \u200b\u200ben utilizar mapas de datos de movimiento o cobertura de red pueden comunicarse con <\/span>diseaseprevmaps@fb.com<\/span><\/a>. Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n, visite nuestro sitio web<\/span> Data for Good<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Por Laura McGorman y Alex Pompe, Data for Good Al planificar campa\u00f1as de salud p\u00fablica o responder a brotes de enfermedades, las organizaciones de salud necesitan informaci\u00f3n acerca de d\u00f3nde viven los posibles beneficiarios, as\u00ed como informaci\u00f3n en tiempo real desde el lugar de los hechos. Sin embargo, en gran parte del mundo, la informaci\u00f3n de los censos suele estar desactualizada y el conocimiento sobre las comunidades remotas es escaso. Hoy, presentamos tres tipos de mapas que ayudar\u00e1n a las organizaciones sin fines de lucro y a las universidades que trabajan en salud p\u00fablica a vencer los brotes de enfermedades y llegar a las comunidades vulnerables de manera m\u00e1s efectiva. Los mapas que presentamos (mapas de densidad de poblaci\u00f3n completos con estimaciones demogr\u00e1ficas, mapas de movimiento y mapas de cobertura de red) ayudar\u00e1n a nuestros \u00a0aliados a comprender mejor d\u00f3nde viven las personas, c\u00f3mo se mueven y si cuentan con conectividad. Cuando todos estos mapas se combinan con informaci\u00f3n directa de los sistemas de salud, pueden mejorar la forma en que las organizaciones entregan suministros y responden a los brotes. \u00abLas epidemias representan una amenaza creciente para las personas y su sustento\u00bb, dijo Vanessa Candeias, Directora de Shaping the Future of Health and Healthcare en el Foro Econ\u00f3mico Mundial. \u00abMitigar el riesgo e impacto requiere del uso de todas las herramientas que tengamos a nuestro alcance\u201d. Nuestros aliados iniciales en este esfuerzo incluyen: Direct Relief, FHI360, Escuela de Salud P\u00fablica de Harvard, Instituto de Evaluaci\u00f3n de M\u00e9tricas de Salud de la Universidad de Washington, Cuerpo M\u00e9dico Internacional, Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres, Proyecto Atlas de Malaria, Centro MRC para el An\u00e1lisis Global de Enfermedades Infecciosas en el Imperial College London, Northeastern University, Sabin Vaccine Institute, UNICEF, Wadhwani AI, el Banco Mundial y el Foro Econ\u00f3mico Mundial. Mapas de densidad poblacional de alta resoluci\u00f3n que incluyen estimaciones demogr\u00e1ficas Hace dos a\u00f1os, comenzamos a trabajar con la Universidad de Columbia para utilizar im\u00e1genes satelitales y datos de censos para construir los mapas de poblaci\u00f3n m\u00e1s detallados del mundo para mejorar los proyectos de conectividad. Despu\u00e9s de trabajar con grupos como el proyecto de la Cruz Roja Americana y Missing Maps, nos dimos cuenta de que estos mapas tambi\u00e9n podr\u00edan tener aplicaciones relevantes y trascendentes en materia de salud p\u00fablica. Hoy, publicamos mapas de alta resoluci\u00f3n que estiman no s\u00f3lo el n\u00famero de personas que viven dentro de cuadr\u00edculas de 30 metros, sino que tambi\u00e9n brindan informaci\u00f3n sobre la demograf\u00eda, incluido el n\u00famero de ni\u00f1os menores de cinco a\u00f1os, el n\u00famero de mujeres en edad reproductiva, as\u00ed como las poblaciones j\u00f3venes y ancianas, con resoluciones sin precedentes. Estos mapas no se construyen con datos de Facebook, sino que combinan el poder de la visi\u00f3n artificial con im\u00e1genes de sat\u00e9lite e informaci\u00f3n de censos. Al combinar estos conjuntos de datos disponibles p\u00fablicamente y comercialmente, con las capacidades de IA de Facebook, hemos creado mapas de poblaci\u00f3n que son tres veces m\u00e1s detallados que cualquier otra fuente. Las organizaciones de salud ya usan esta informaci\u00f3n para asignar recursos a las \u00e1reas donde viven los beneficiarios previstos, como en Malawi, donde estos mapas ayudaron a la Cruz Roja Americana y al proyecto Missing Maps a identificar \u00e1reas con y sin concentraciones de personas para que pudieran desplegar a 3,000 trabajadores de la salud, para entregar mensajes de vacunaci\u00f3n de manera m\u00e1s eficiente durante una campa\u00f1a contra el sarampi\u00f3n. Mapas de movimiento Los funcionarios de salud p\u00fablica a menudo tienen dificultades para predecir d\u00f3nde se producir\u00e1n los brotes de enfermedades, como la malaria o el c\u00f3lera. Sin embargo, una investigaci\u00f3n de vanguardia ha encontrado que la combinaci\u00f3n de informaci\u00f3n del sistema de salud con datos sobre la movilidad humana puede proporcionar informaci\u00f3n valiosa sobre las enfermedades transmitidas por el contacto humano. \u00abLos movimientos de poblaci\u00f3n son cruciales para la propagaci\u00f3n de muchas infecciones, desde la influenza hasta el sarampi\u00f3n\u00bb, dijo el Dr. Adam Kucharski, profesor asistente en modelado matem\u00e1tico en la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres. \u00abHist\u00f3ricamente ha sido muy dif\u00edcil para los investigadores de enfermedades obtener informaci\u00f3n sobre estos patrones de movimiento\u00bb. Nuestros mapas de movimiento suman la informaci\u00f3n agregada de las personas que utilizan Facebook en sus tel\u00e9fonos m\u00f3viles con los Servicios de Ubicaci\u00f3n habilitados, lo que proporciona instant\u00e1neas en tiempo real de los patrones de movilidad. Las organizaciones aliadas pueden combinar estos datos con informaci\u00f3n sobre casos de enfermedades para obtener informaci\u00f3n sobre d\u00f3nde es probable que ocurra el pr\u00f3ximo caso de c\u00f3lera o malaria resistente a los medicamentos. La informaci\u00f3n mejorada de estos modelos de pron\u00f3stico permite a los sistemas de salud adelantarse a un brote mediante la colocaci\u00f3n previa de tratamientos donde es probable que sean m\u00e1s necesarios. \u00abEste tipo de datos se puede integrar a nuestros modelos epidemiol\u00f3gicos para ayudarnos a estimar la rapidez con la que se puede propagar una enfermedad y d\u00f3nde colocar los recursos para contenerla\u00bb, dijo Caroline Buckee, profesora asociada de epidemiolog\u00eda de la Escuela de Salud P\u00fablica de Harvard TH Chan. Mapas de cobertura de red Durante la \u00faltima d\u00e9cada, la mayor disponibilidad de tecnolog\u00edas de salud m\u00f3viles ha ampliado dram\u00e1ticamente el acceso a la informaci\u00f3n de salud. Sin embargo, muchos pa\u00edses todav\u00eda tienen \u00e1reas con poco o ning\u00fan acceso a Internet. Mientras tanto, los funcionarios de salud p\u00fablica tienen recursos limitados para realizar visitas de casa en casa, as\u00ed como informaci\u00f3n limitada sobre si las poblaciones objetivo pueden ser alcanzadas digitalmente. Debido a que la mayor\u00eda de las personas usan Facebook en tel\u00e9fonos m\u00f3viles que dependen de redes celulares, podemos crear mapas en tiempo real que muestran a las organizaciones de salud si se puede contactar a las personas con un mensaje en l\u00ednea antes de actividades como los d\u00edas de vacunaci\u00f3n o las distribuciones de la red de camas. Esto permite a los equipos de salud p\u00fablica priorizar d\u00f3nde se requieren otras formas de comunicaci\u00f3n, alcanzando el m\u00e1ximo n\u00famero de personas al menor costo posible. Esperamos que estos mapas de prevenci\u00f3n de enfermedades sean un recurso valioso para las organizaciones de salud p\u00fablica y que este trabajo ayude a mejorar la prestaci\u00f3n efectiva de servicios de salud y la respuesta a epidemias. \u00abEste esfuerzo es tambi\u00e9n otro paso positivo para desbloquear todo el potencial para que los datos de los sectores p\u00fablico y privado se combinen para predecir y pronosticar epidemias\u00bb, dijo Candeias. En l\u00ednea con el tercer Objetivo de Desarrollo Sostenible sobre la mejora de la salud para todos, esperamos que nuestros socios utilicen estos mapas para mejorar los resultados de salud para las comunidades de todo el mundo. Nuestros mapas de densidad de poblaci\u00f3n de alta resoluci\u00f3n se pueden encontrar en nuestra p\u00e1gina sobre Intercambio de datos humanitarios. Los nuevos socios interesados \u200b\u200ben utilizar mapas de datos de movimiento o cobertura de red pueden comunicarse con diseaseprevmaps@fb.com. 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Cuando todos estos mapas se combinan con informaci\u00f3n directa de los sistemas de salud, pueden mejorar la forma en que las organizaciones entregan suministros y responden a los brotes. \u00abLas epidemias representan una amenaza creciente para las personas y su sustento\u00bb, dijo Vanessa Candeias, Directora de Shaping the Future of Health and Healthcare en el Foro Econ\u00f3mico Mundial. \u00abMitigar el riesgo e impacto requiere del uso de todas las herramientas que tengamos a nuestro alcance\u201d. Nuestros aliados iniciales en este esfuerzo incluyen: Direct Relief, FHI360, Escuela de Salud P\u00fablica de Harvard, Instituto de Evaluaci\u00f3n de M\u00e9tricas de Salud de la Universidad de Washington, Cuerpo M\u00e9dico Internacional, Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres, Proyecto Atlas de Malaria, Centro MRC para el An\u00e1lisis Global de Enfermedades Infecciosas en el Imperial College London, Northeastern University, Sabin Vaccine Institute, UNICEF, Wadhwani AI, el Banco Mundial y el Foro Econ\u00f3mico Mundial. Mapas de densidad poblacional de alta resoluci\u00f3n que incluyen estimaciones demogr\u00e1ficas Hace dos a\u00f1os, comenzamos a trabajar con la Universidad de Columbia para utilizar im\u00e1genes satelitales y datos de censos para construir los mapas de poblaci\u00f3n m\u00e1s detallados del mundo para mejorar los proyectos de conectividad. Despu\u00e9s de trabajar con grupos como el proyecto de la Cruz Roja Americana y Missing Maps, nos dimos cuenta de que estos mapas tambi\u00e9n podr\u00edan tener aplicaciones relevantes y trascendentes en materia de salud p\u00fablica. Hoy, publicamos mapas de alta resoluci\u00f3n que estiman no s\u00f3lo el n\u00famero de personas que viven dentro de cuadr\u00edculas de 30 metros, sino que tambi\u00e9n brindan informaci\u00f3n sobre la demograf\u00eda, incluido el n\u00famero de ni\u00f1os menores de cinco a\u00f1os, el n\u00famero de mujeres en edad reproductiva, as\u00ed como las poblaciones j\u00f3venes y ancianas, con resoluciones sin precedentes. Estos mapas no se construyen con datos de Facebook, sino que combinan el poder de la visi\u00f3n artificial con im\u00e1genes de sat\u00e9lite e informaci\u00f3n de censos. Al combinar estos conjuntos de datos disponibles p\u00fablicamente y comercialmente, con las capacidades de IA de Facebook, hemos creado mapas de poblaci\u00f3n que son tres veces m\u00e1s detallados que cualquier otra fuente. Las organizaciones de salud ya usan esta informaci\u00f3n para asignar recursos a las \u00e1reas donde viven los beneficiarios previstos, como en Malawi, donde estos mapas ayudaron a la Cruz Roja Americana y al proyecto Missing Maps a identificar \u00e1reas con y sin concentraciones de personas para que pudieran desplegar a 3,000 trabajadores de la salud, para entregar mensajes de vacunaci\u00f3n de manera m\u00e1s eficiente durante una campa\u00f1a contra el sarampi\u00f3n. Mapas de movimiento Los funcionarios de salud p\u00fablica a menudo tienen dificultades para predecir d\u00f3nde se producir\u00e1n los brotes de enfermedades, como la malaria o el c\u00f3lera. Sin embargo, una investigaci\u00f3n de vanguardia ha encontrado que la combinaci\u00f3n de informaci\u00f3n del sistema de salud con datos sobre la movilidad humana puede proporcionar informaci\u00f3n valiosa sobre las enfermedades transmitidas por el contacto humano. \u00abLos movimientos de poblaci\u00f3n son cruciales para la propagaci\u00f3n de muchas infecciones, desde la influenza hasta el sarampi\u00f3n\u00bb, dijo el Dr. Adam Kucharski, profesor asistente en modelado matem\u00e1tico en la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres. \u00abHist\u00f3ricamente ha sido muy dif\u00edcil para los investigadores de enfermedades obtener informaci\u00f3n sobre estos patrones de movimiento\u00bb. Nuestros mapas de movimiento suman la informaci\u00f3n agregada de las personas que utilizan Facebook en sus tel\u00e9fonos m\u00f3viles con los Servicios de Ubicaci\u00f3n habilitados, lo que proporciona instant\u00e1neas en tiempo real de los patrones de movilidad. Las organizaciones aliadas pueden combinar estos datos con informaci\u00f3n sobre casos de enfermedades para obtener informaci\u00f3n sobre d\u00f3nde es probable que ocurra el pr\u00f3ximo caso de c\u00f3lera o malaria resistente a los medicamentos. La informaci\u00f3n mejorada de estos modelos de pron\u00f3stico permite a los sistemas de salud adelantarse a un brote mediante la colocaci\u00f3n previa de tratamientos donde es probable que sean m\u00e1s necesarios. \u00abEste tipo de datos se puede integrar a nuestros modelos epidemiol\u00f3gicos para ayudarnos a estimar la rapidez con la que se puede propagar una enfermedad y d\u00f3nde colocar los recursos para contenerla\u00bb, dijo Caroline Buckee, profesora asociada de epidemiolog\u00eda de la Escuela de Salud P\u00fablica de Harvard TH Chan. 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Esto permite a los equipos de salud p\u00fablica priorizar d\u00f3nde se requieren otras formas de comunicaci\u00f3n, alcanzando el m\u00e1ximo n\u00famero de personas al menor costo posible. Esperamos que estos mapas de prevenci\u00f3n de enfermedades sean un recurso valioso para las organizaciones de salud p\u00fablica y que este trabajo ayude a mejorar la prestaci\u00f3n efectiva de servicios de salud y la respuesta a epidemias. \u00abEste esfuerzo es tambi\u00e9n otro paso positivo para desbloquear todo el potencial para que los datos de los sectores p\u00fablico y privado se combinen para predecir y pronosticar epidemias\u00bb, dijo Candeias. En l\u00ednea con el tercer Objetivo de Desarrollo Sostenible sobre la mejora de la salud para todos, esperamos que nuestros socios utilicen estos mapas para mejorar los resultados de salud para las comunidades de todo el mundo. Nuestros mapas de densidad de poblaci\u00f3n de alta resoluci\u00f3n se pueden encontrar en nuestra p\u00e1gina sobre Intercambio de datos humanitarios. Los nuevos socios interesados \u200b\u200ben utilizar mapas de datos de movimiento o cobertura de red pueden comunicarse con diseaseprevmaps@fb.com. Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n, visite nuestro sitio web Data for Good.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/news\/2019\/05\/ayudar-a-las-organizaciones-a-planificar-y-a-responder-las-emergencias-sanitarias\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Acerca de Meta\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2019-05-20T17:18:21+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2019-11-04T19:13:33+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/wp-content\/uploads\/sites\/14\/2019\/05\/mozambique-nrp-header-1.png?fit=960%2C659\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"960\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"659\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"camilagfb\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" 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Sin embargo, en gran parte del mundo, la informaci\u00f3n de los censos suele estar desactualizada y el conocimiento sobre las comunidades remotas es escaso. Hoy, presentamos tres tipos de mapas que ayudar\u00e1n a las organizaciones sin fines de lucro y a las universidades que trabajan en salud p\u00fablica a vencer los brotes de enfermedades y llegar a las comunidades vulnerables de manera m\u00e1s efectiva. Los mapas que presentamos (mapas de densidad de poblaci\u00f3n completos con estimaciones demogr\u00e1ficas, mapas de movimiento y mapas de cobertura de red) ayudar\u00e1n a nuestros \u00a0aliados a comprender mejor d\u00f3nde viven las personas, c\u00f3mo se mueven y si cuentan con conectividad. Cuando todos estos mapas se combinan con informaci\u00f3n directa de los sistemas de salud, pueden mejorar la forma en que las organizaciones entregan suministros y responden a los brotes. \u00abLas epidemias representan una amenaza creciente para las personas y su sustento\u00bb, dijo Vanessa Candeias, Directora de Shaping the Future of Health and Healthcare en el Foro Econ\u00f3mico Mundial. \u00abMitigar el riesgo e impacto requiere del uso de todas las herramientas que tengamos a nuestro alcance\u201d. Nuestros aliados iniciales en este esfuerzo incluyen: Direct Relief, FHI360, Escuela de Salud P\u00fablica de Harvard, Instituto de Evaluaci\u00f3n de M\u00e9tricas de Salud de la Universidad de Washington, Cuerpo M\u00e9dico Internacional, Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres, Proyecto Atlas de Malaria, Centro MRC para el An\u00e1lisis Global de Enfermedades Infecciosas en el Imperial College London, Northeastern University, Sabin Vaccine Institute, UNICEF, Wadhwani AI, el Banco Mundial y el Foro Econ\u00f3mico Mundial. Mapas de densidad poblacional de alta resoluci\u00f3n que incluyen estimaciones demogr\u00e1ficas Hace dos a\u00f1os, comenzamos a trabajar con la Universidad de Columbia para utilizar im\u00e1genes satelitales y datos de censos para construir los mapas de poblaci\u00f3n m\u00e1s detallados del mundo para mejorar los proyectos de conectividad. Despu\u00e9s de trabajar con grupos como el proyecto de la Cruz Roja Americana y Missing Maps, nos dimos cuenta de que estos mapas tambi\u00e9n podr\u00edan tener aplicaciones relevantes y trascendentes en materia de salud p\u00fablica. Hoy, publicamos mapas de alta resoluci\u00f3n que estiman no s\u00f3lo el n\u00famero de personas que viven dentro de cuadr\u00edculas de 30 metros, sino que tambi\u00e9n brindan informaci\u00f3n sobre la demograf\u00eda, incluido el n\u00famero de ni\u00f1os menores de cinco a\u00f1os, el n\u00famero de mujeres en edad reproductiva, as\u00ed como las poblaciones j\u00f3venes y ancianas, con resoluciones sin precedentes. Estos mapas no se construyen con datos de Facebook, sino que combinan el poder de la visi\u00f3n artificial con im\u00e1genes de sat\u00e9lite e informaci\u00f3n de censos. Al combinar estos conjuntos de datos disponibles p\u00fablicamente y comercialmente, con las capacidades de IA de Facebook, hemos creado mapas de poblaci\u00f3n que son tres veces m\u00e1s detallados que cualquier otra fuente. Las organizaciones de salud ya usan esta informaci\u00f3n para asignar recursos a las \u00e1reas donde viven los beneficiarios previstos, como en Malawi, donde estos mapas ayudaron a la Cruz Roja Americana y al proyecto Missing Maps a identificar \u00e1reas con y sin concentraciones de personas para que pudieran desplegar a 3,000 trabajadores de la salud, para entregar mensajes de vacunaci\u00f3n de manera m\u00e1s eficiente durante una campa\u00f1a contra el sarampi\u00f3n. Mapas de movimiento Los funcionarios de salud p\u00fablica a menudo tienen dificultades para predecir d\u00f3nde se producir\u00e1n los brotes de enfermedades, como la malaria o el c\u00f3lera. Sin embargo, una investigaci\u00f3n de vanguardia ha encontrado que la combinaci\u00f3n de informaci\u00f3n del sistema de salud con datos sobre la movilidad humana puede proporcionar informaci\u00f3n valiosa sobre las enfermedades transmitidas por el contacto humano. \u00abLos movimientos de poblaci\u00f3n son cruciales para la propagaci\u00f3n de muchas infecciones, desde la influenza hasta el sarampi\u00f3n\u00bb, dijo el Dr. Adam Kucharski, profesor asistente en modelado matem\u00e1tico en la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres. \u00abHist\u00f3ricamente ha sido muy dif\u00edcil para los investigadores de enfermedades obtener informaci\u00f3n sobre estos patrones de movimiento\u00bb. Nuestros mapas de movimiento suman la informaci\u00f3n agregada de las personas que utilizan Facebook en sus tel\u00e9fonos m\u00f3viles con los Servicios de Ubicaci\u00f3n habilitados, lo que proporciona instant\u00e1neas en tiempo real de los patrones de movilidad. Las organizaciones aliadas pueden combinar estos datos con informaci\u00f3n sobre casos de enfermedades para obtener informaci\u00f3n sobre d\u00f3nde es probable que ocurra el pr\u00f3ximo caso de c\u00f3lera o malaria resistente a los medicamentos. La informaci\u00f3n mejorada de estos modelos de pron\u00f3stico permite a los sistemas de salud adelantarse a un brote mediante la colocaci\u00f3n previa de tratamientos donde es probable que sean m\u00e1s necesarios. \u00abEste tipo de datos se puede integrar a nuestros modelos epidemiol\u00f3gicos para ayudarnos a estimar la rapidez con la que se puede propagar una enfermedad y d\u00f3nde colocar los recursos para contenerla\u00bb, dijo Caroline Buckee, profesora asociada de epidemiolog\u00eda de la Escuela de Salud P\u00fablica de Harvard TH Chan. Mapas de cobertura de red Durante la \u00faltima d\u00e9cada, la mayor disponibilidad de tecnolog\u00edas de salud m\u00f3viles ha ampliado dram\u00e1ticamente el acceso a la informaci\u00f3n de salud. Sin embargo, muchos pa\u00edses todav\u00eda tienen \u00e1reas con poco o ning\u00fan acceso a Internet. Mientras tanto, los funcionarios de salud p\u00fablica tienen recursos limitados para realizar visitas de casa en casa, as\u00ed como informaci\u00f3n limitada sobre si las poblaciones objetivo pueden ser alcanzadas digitalmente. Debido a que la mayor\u00eda de las personas usan Facebook en tel\u00e9fonos m\u00f3viles que dependen de redes celulares, podemos crear mapas en tiempo real que muestran a las organizaciones de salud si se puede contactar a las personas con un mensaje en l\u00ednea antes de actividades como los d\u00edas de vacunaci\u00f3n o las distribuciones de la red de camas. Esto permite a los equipos de salud p\u00fablica priorizar d\u00f3nde se requieren otras formas de comunicaci\u00f3n, alcanzando el m\u00e1ximo n\u00famero de personas al menor costo posible. Esperamos que estos mapas de prevenci\u00f3n de enfermedades sean un recurso valioso para las organizaciones de salud p\u00fablica y que este trabajo ayude a mejorar la prestaci\u00f3n efectiva de servicios de salud y la respuesta a epidemias. \u00abEste esfuerzo es tambi\u00e9n otro paso positivo para desbloquear todo el potencial para que los datos de los sectores p\u00fablico y privado se combinen para predecir y pronosticar epidemias\u00bb, dijo Candeias. En l\u00ednea con el tercer Objetivo de Desarrollo Sostenible sobre la mejora de la salud para todos, esperamos que nuestros socios utilicen estos mapas para mejorar los resultados de salud para las comunidades de todo el mundo. Nuestros mapas de densidad de poblaci\u00f3n de alta resoluci\u00f3n se pueden encontrar en nuestra p\u00e1gina sobre Intercambio de datos humanitarios. Los nuevos socios interesados \u200b\u200ben utilizar mapas de datos de movimiento o cobertura de red pueden comunicarse con diseaseprevmaps@fb.com. 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