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Software predice propagación de enfermedades infecciosas

Modelos desarrollados en el software R combinan los modelamientos numéricos y las técnicas estadísticas para conocer la magnitud de una epidemia desde los primeros días después de adquirir la enfermedad infecciosa, y al mismo tiempo simular las posibles soluciones.

Bogotá D. C., 15 de diciembre de 2017Agencia de Noticias UN-

El Imperial College London seleccionó a la U.N. como sede del curso “Análisis de epidemias, modelado y respuesta”.

En el curso se capacitaron 37 profesionales interesados en el área de las enfermedades infecciosas.

El software R combina los modelamientos numéricos y las técnicas estadísticas.

El software permite simular y comparar las formas de controlar una epidemia arrojando la opción más eficiente.

Zulma Cucunubá, doctora en epidemiología de enfermedades infecciosas del Imperial College London.

El software R, de libre uso, se ha trabajado con matemáticos y estadísticos en países desarrollados; sin embargo esta es la primera vez que se trae a Colombia para capacitar tanto a personal médico como a estadísticos y desarrolladores, con el fin de que se apliquen los métodos más recientes de modelamiento epidemiológico en el país.

Para capacitar en análisis estadístico de datos epidemiológicos, el Imperial College London seleccionó a la Universidad Nacional de Colombia (U.N.) como la sede del curso “Análisis de epidemias, modelado y respuesta”, dictado durante una semana a 37 profesionales interesados en el área de las enfermedades infecciosas.

En el curso intervinieron el profesor Thibaut Jombart, del Imperial College London; Zulma Cucunubá, investigadora asociada de la misma institución; Pierre Nouvellet, de la Universidad de Sussex, y Liliana López Kleine, docente de la U.N.

Cada uno participó en seminarios y prácticas en las que se estudiaron epidemias como ébola y zika, además del uso del software R para el análisis de los datos asociados con estas enfermedades.

“La modelación de los datos varía según la enfermedad infecciosa, pues se debe tener en cuenta que algunas se adquieren directamente –como el ébola– y otras son transmitidas por un vector, como por ejemplo un zancudo, en el caso del zika”, señala la docente Liliana López.

Predicción y reportes

Para analizar una epidemia es necesario ingresar datos estadísticos como la fecha de los primeros síntomas, el periodo de incubación, y –si se conoce– la información sobre las personas que pudieron contagiar a otras. De esta manera, los métodos permitirán predecir el comportamiento de la epidemia a largo y corto plazo y generar reportes que les sirvan a las autoridades competentes para tomar la decisión más adecuada para su control.

No siempre la creación de una vacuna o la erradicación del vector será la mejor opción: “por ejemplo, en el caso del zika, se ha determinado que no es necesario vacunar a toda la población ni hacer control del vector, ya que la epidemia tiene una especie de ciclo que se autorregula”, aclara la investigadora López.

Los beneficios de usar estos modelos –modificables según las características de la epidemia y del país– son muchos, entre ellos “detener la epidemia antes de que alcance a toda la población prevista, lo cual se logra analizando los primeros días de la enfermedad y prediciendo su tamaño y propagación”, afirma la doctora en epidemiología de enfermedades infecciosas Zulma Cucunubá.

Así mismo, el software también permite simular y comparar las formas de controlar una epidemia arrojando la opción más eficiente, lo cual permitiría disminuir los costos.

Después del éxito de este curso, sus organizadores tienen la intención de realizarlo nuevamente, ya que el propósito es que estas nuevas tecnologías se apliquen en el país.

(Por: fin/DKC/MLA
)
N.° 974

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