Desarrollo e implementación de un sistema integrado de vigilancia de enfermedades transmisibles basado en información espacial

ANDREO, VERÓNICA; PERIAGO, VICTORIA; ANTHIENI, ARIEL

CABA

Simposio; XXI Simposio Internacional Mundo Sano; 2023

Fundación Mundo Sano

Enla actualidad es común encontrar publicaciones que utilizaninformación derivada de sensores remotos para predecir ladistribución de hospedadores y vectores de agentes causales deenfermedades y la delimitación de zonas de riesgo. Esto ha sido enparte promovido por la creciente disponibilidad de software y datosabiertos, pero también y, sobre todo, por una necesidad real frentea la creciente frecuencia e intensidad de brotes en un contexto decrisis climática y ambiental global. Frente a este escenario setorna relevante bajar las barreras de acceso a datos espaciales yherramientas geomáticas, de modo que puedan ser utilizadas porusuarios no especializados y que sirvan de base en la gestiónintegral de los recursos para la vigilancia y prevención. Así, unsistema que integre de manera transversal a enfermedades como dengue,Chagas, Síndrome Pulmonar por Hantavirus, entre otras, permitiráuna mejor articulación facilitando la planificación eimplementación de estrategias de vigilancia y control a escalaregional y local. En este marco, se desarrolló un sistema integradode vigilancia que funciona como una plataforma onliney provee mapas a escala nacional y local de la distribución dediferentes enfermedades, animales hospedadores y vectores, variablessocio-económicas y ambientales derivadas de datos satelitales, comoasí también alertas epidemiológicas. El sistema será accesiblepara el público general que podrá visualizar todos los mapas deescala regional. Los usuarios que se registren tendrán laposibilidad de visualizar datos a escala local para sitiosespecíficos, crear sus propios tableros y mapas, y realizar análisisespaciales básicos. La estructura tecnológica del sistema se basaen una plataforma WebGIS y catálogo de metadatos integrada porGeoNode que facilita la publicación y acceso a datos geo-espacialesy metadatos de varias fuentes. Paralelamente, se usa Airflow comoorquestador de tareas, lo que permite automatizar y monitorear losprocesos. Dentro del sistema se ejecutan rutinas de procesamiento dedatos espaciales y modelos de aprendizaje automático para predecirla distribución de las especies hospedadoras o vectores de agentesinfecciosos a escalas regional y local. Las predicciones a escalaregional se actualizan anualmente con la descarga y procesamiento denuevos datos satelitales. Las predicciones locales en cambio seactualizan semanalmente con cada nueva imagen Sentinel 2. Desde elequipo de desarrollo esperamos que esta plataforma sea unaherramienta útil para usuarios técnicos de distintos estamentos delsistema de salud para la planificación de sus tareas y que puedatambién ser utilizada por usuarios ligados al sistema científicopara analizar sus propios datos de campo y visualizar en una únicaplataforma y de modo amigable una serie de capas de información quede otra manera se encuentran dispersas en diversos sitios.p { color: #000000; line-height: 115%; text-align: left; orphans: 2; widows: 2; margin-bottom: 0.1in; direction: ltr; background: transparent }p.western { font-family: "Liberation Serif", serif; font-size: 12pt; so-language: en-US }p.cjk { font-family: "Tahoma"; font-size: 12pt; so-language: zh-CN }p.ctl { font-family: "Droid Sans Devanagari"; font-size: 12pt; so-language: hi-IN }a:link { color: #000080; text-decoration: underline }