Dengue: cómo son los modelos predictivos para evitar saturaciones en el sistema de salud

Desde imágenes satelitales hasta sistemas informáticos, desde Córdoba se impulsan estas herramientas que permiten anticiparse a un brote sin esperar a que aparezcan los primeros casos confirmados. El tema fue abordado en la primera jornada de Salud y Ambiente de la Universidad Nacional de Córdoba.

América latina terminó el año pasado con un récord de dengue. Todo parece indicar que 2024 superará los registros históricos de la enfermedad en la región, según proyecciones de la Organización Mundial de la Salud (OMS).

La prevención es la mejor herramienta costo-efectiva para abordar una epidemia. En el caso de esta enfermedad transmitida por el mosquito Aedes aegypti, la perspectiva impulsada hace años considera a la salud humana como un “todo”, integrado con el ambiente y el territorio.

La perspectiva “One Health” (una sola salud) fue abordada el 9 de septiembre en el Aula Magna de la Facultad de Lenguas de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC). Fueron las “primeras jornadas de la Red Salud-Ambiente”, organizadas por la Secretaría de Ciencia y Tecnología de la UNC, en conjunto con la Facultad de Ciencias Médicas.

Allí se detallaron distintos modelos predictivos que permiten anticiparse a brotes.

Desde imágenes satelitales hasta sistemas informáticos que analizan datos estadísticos, estas herramientas permiten abordar una epidemia, antes de que aparezcan los primeros casos, para minimizar el impacto de un brote y evitar colapsos en el sistema de salud.

Adrián Díaz, director del Laboratorio de Arbovirus del Instituto de Virología José M. Vanella de la UNC, indicó que la circulación viral del dengue puede retrasarse o disminuirse si se baja la población de mosquitos. El biólogo comparó la situación con la de los accidentes cardiovasculares: “Podemos prevenir los factores que desencadenan la enfermedad, sin esperar a que ocurra un ataque al corazón”.

Por su parte, Ximena Porcasi –investigadora del Instituto Gulich y de la Comisión Nacional de Actividades Espaciales (Conae)– coincidió: “Al principio, el ciclo de transmisión del virus es asintomático. Antes de que comiencen las primeras manifestaciones en personas, el dengue pudo haber estado totalmente indetectable durante un mes o más”.

La investigadora agregó que, si esperamos a tener los primeros casos de dengue para comenzar a prevenir, “llegamos tarde”.

Desde que una persona se siente mal hasta que acude al sistema de salud y se confirma el diagnóstico pueden pasar por lo menos 15 días. La infección se produjo antes.

Estrategia basada en evidencia

Un sistema informático que tome como insumo datos estadísticos de la región fue la primera herramienta difundida en las jornadas de la UNC.

El guatemalteco Daniel Otzoy, director ejecutivo de la Red Centroamericana de Informática en Salud (Recainsa), sostuvo: “No podemos avanzar sin una transformación digital. Debemos cambiar esa mirada verticalista que sigue prosperando en las facultades de medicina”.

Otzoy destacó la importancia de generar evidencia para la toma de decisiones públicas. Para eso, hay que contar con datos sólidos y procesarlos a través de sistemas informáticos que protejan la seguridad de esa información sensible.

El sistema promovido por la red utiliza un software específico y se nutre de datos epidemiológicos aportados por el Estado. Está compuesto por la infraestructura de una computadora y por una “infoestructura” con información protegida por ciberseguridad.

“El acceso a los datos y a la información pública es un tema que no está resuelto en la región. Esto debe ser prioridad”, sostuvo.

Modelos predictivos con información satelital

Otra de las herramientas detalladas en las jornadas fueron los modelos predictivos que utilizan sensores remotos, capaces de procesar información satelital.

Estos modelos llevan más de 10 años en Argentina y son impulsados desde la Comisión Nacional de Actividades Espaciales (Conae). Con el tiempo, estas herramientas se fueron perfeccionando para incorporar nuevas variables y hoy sirven de insumo para el diseño de políticas públicas.

“Tanto las imágenes satelitales como los modelos de pronóstico de clima nos ayudan a modelar escenarios posibles para saber cómo se comporta el mosquito”, detalló Porcasi.

Desde cómo crece el vector hasta cómo se desarrollan sus ciclos, todo se analiza al integrar conocimientos biológicos, ecuaciones y datos satelitales.

Uno de los modelos desarrollados por Conae permite establecer distintos escenarios de riesgo utilizando información satelital. Se analizan datos como vegetación, clima, lluvias, tipo de suelo y de población para caracterizar dónde se concentra más el mosquito en Argentina.

Los mapas se actualizan en la página web de la Conae.

“Este es un modelo simple que capta datos de satélites como vegetación, precipitación, altura sobre el nivel del mar, usos y coberturas de un terreno. Se caracteriza cada pequeño lugar donde pueda estar el mosquito en Argentina”, detalló la investigadora.

Estos mapas pueden representar prácticamente todo el país. “Podemos decir en qué zonas tenemos muchísimas chances de que el mosquito esté”.

El modelo distingue qué sucede en cada terreno: no es lo mismo una zona de cultivo, con un área urbana. Tampoco con la de un bosque nativo. Con esa información se elabora un mapa con distintos escenarios de riesgo.

Mediante estos sensores que procesan información satelital también se puede analizar a escala más detallada y vigilar de cerca una ciudad específica. Permite conocer dónde se esconde el vector y en qué áreas puede ser más difícil controlar con una fumigación.

Finalmente, investigadores y estudiantes del Instituto Gulich diseñaron otro modelo predictivo. Además de usar variables espaciales, también incluye el pronóstico del clima. Esto permite establecer proyecciones sobre cómo se comportará el vector en un plazo aproximado de entre 15 y 20 días. Las imágenes satelitales se complementan con datos observacionales que la Provincia de Córdoba y los municipios suelen recabar casa por casa.

Ambas herramientas sirven como insumo en el diseño de políticas públicas.