MADRID, 11 Jul. (EUROPA PRESS) -
Un equipo de científicos ha desarrollado un sistema que puede pronosticar el brote de dengue simplemente analizando el comportamiento de los ciudadanos que llaman a una línea directa de salud pública. Este sistema de vigilancia de la enfermedad según las llamadas puede prever dos o tres semanas antes de tiempo y con un nivel de detalle dentro de la ciudad, el brote de dengue, un virus transmitido por mosquitos que infecta a 400.000 personas cada año.
"Cada año se pierden miles de vidas en los países en desarrollo por no detectar epidemias temprano debido a la falta de datos en tiempo real sobre los casos --señala Lakshminarayanan Subramanian, profesor en el Instituto Courant de Ciencias Matemáticas de la Universidad de Nueva York, Estados Unidos, y parte del equipo de investigación--. Creemos que nuestra técnica puede ser de utilidad para las autoridades de salud pública en su lucha contra la propagación de enfermedades incapacitantes".
El sistema, que se detalla en un artículo publicado en 'Science Advances', mide el número de llamadas recibidas en un centro de salud de la línea directa para pronosticar el número de casos de dengue a nivel de edificio a edificio. "Esta sencilla tecnología puede salvar miles de vidas en el mundo en desarrollo", afirma Umar Saif, vicerrector de Tecnología de la Información de la Universidad de Punjab, en India, que implementó el sistema en Pakistán.
"En lugar de dedicar una gran fuerza de trabajo a recopilar datos a nivel de viviendas sobre la incidencia de la enfermedad, recogimos estos datos a través de las preguntas del público y evaluaciones", dice Saif. "Esto hace que las líneas directas de salud sean idóneas para entornos con recursos limitados en los países en desarrollo", añade.
La recopilación de datos de vigilancia de enfermedades tradicionalmente requiere una gran infraestructura para recopilar y analizar los datos de incidencia de la enfermedad de todos los centros de salud en un país. El atractivo principal de este sistema es su capacidad para seguir de cerca la actividad de la enfermedad por el mero análisis de los ciudadanos que llaman a una línea telefónica directa de salud pública.
DETECTAR LA UBICACIÓN DE LA ENFERMEDAD EN UNA CIUDAD
"Los sistemas de alerta temprana en el pasado sólo generan alertas de brotes de enfermedades a nivel de la ciudad o del estado", recuerda Nabeel Abdur Rehman, estudiante de doctorado en Ciencias de la Computación e Ingeniería en la Universidad de Nueva York, Estados Unidos, y uno de los investigadores del proyecto.
"Las alertas son a menudo de poca importancia dado que los gobiernos no tienen suficientes recursos para adjudicarlas a grandes unidades geográficas. Nuestro objetivo era desarrollar un sistema capaz de determinar la ubicación dentro de una ciudad en la que la actividad de la enfermedad ha aumentado, de forma que el Gobierno pudiera realizar la contención específica de una enfermedad", relata.
Los esfuerzos para desarrollar el sistema comenzaron a raíz de los brotes de dengue de 2011 en Pakistán, que infectó a más de 21.000 personas y se llevó 350 vidas. Como no se conoce ninguna cura o vacuna para el tratamiento de las diferentes etapas de la fiebre del dengue, la mayoría de los esfuerzos de salud pública se centran en la prevención mediante la vigilancia de la patología y los métodos de control de vectores; es decir, eliminar los portadores de una enfermedad en particular, como los mosquitos.
El equipo utilizó más de 300.000 llamadas a la línea directa de salud, creada a raíz de los brotes de 2011, para pronosticar el número de casos de dengue en toda la ciudad y en un nivel de edificio a edificio en un periodo de dos años. Luego, los autores acertaron sus predicciones con el número real de casos reportados en los hospitales públicos.
Los resultados mostraron un alto nivel de precisión en las predicciones del modelo: el sistema no sólo detectó la posición de un brote, sino que también hizo un pronóstico preciso tanto del número de pacientes como de sus ubicaciones entre dos a tres semanas antes de tiempo.
