Un año de Epiverse TRACE-LAC: explorando el ecosistema de ciencia de datos y salud en América Latina y el Caribe

Epiverse Trace LAC 02
Participantes en el taller ‘Programación básica en R’ aprendiendo a producir un reporte automatizado usando datos del Sistema de Vigilancia en Salud Pública (SIVIGILA), Bogotá, Colombia. / Participants in the workshop ‘Basic programming in R’ learn to produce automated reports using databases from the National Surveillance System (SIVIGILA), Bogotá, Colombia.

Ha pasado un año desde que la colaboración global Epiverse-TRACE se expandió a América Latina y el Caribe (LAC).

Con el apoyo del International Development Research Centre (IDRC) de Canadá, en TRACE-LAC, nuestro objetivo ha sido construir un conjunto de herramientas de datos de alta calidad, de código abierto e interoperable para el análisis de datos epidemiológicos. Además, buscamos crear una comunidad de usuarios que ayude a informar a los tomadores de decisiones en la respuesta a epidemias en la región.

El proyecto inició con la asociación entre la Universidad Javeriana y la Universidad de los Andes para ingresar a la iniciativa TRACE liderada por el LSHTM y el MRC The Gambia. En ese proceso Zulma M. Cucunubá, Catalina González-Uribe y Juan Manuel Cordovez establecieron  un modelo de trabajo colaborativo a través de la integración de  un equipo multidisciplinario conformado por personas expertas en ciencia de datos, modelamiento matemático, ciencias sociales y toma de decisiones en salud pública.

A partir de esto, se trazaron tres líneas de acción para fortalecer el ecosistema en ciencia de datos y salud en LAC.

Caracterización del contexto sociotécnico para el análisis de datos en Colombia

Esta línea de acción, dirigida por Natalia Niño, cuenta con un grupo de expertos en ciencias sociales que exploran el ecosistema de actores en ciencias de datos y salud mediante la creación de un mapa de actores en Colombia, incluyendo la identificación de actores en áreas STEAM y barreras de acceso a herramientas de análisis y entrenamiento. El grupo ha identificado al menos 250 actores de organizaciones relevantes para la respuesta a epidemias, así como actores clave en el entrenamiento formal en ciencia de datos y organizaciones que promueven acciones con enfoque de género y ciencia de datos, uno de los temas transversales de TRACE-LAC.

Para identificar algunas de las barreras, el grupo adoptó un enfoque cualitativo con el cual se han realizado entrevistas a personas que trabajan en ciencia de datos en salud para comprender las razones por las que eligen trabajar en esta área, a pesar de los persistentes desafíos para captar y retener talento humano en el sector de ciencia datos para el impacto social.  

En este proceso, se han identificado varias similitudes entre los entrevistados. Algunas de estas incluyen incentivos percibidos no financieros como trabajar con colegas profesionales, los constantes desafíos intelectuales, pertenecer a una comunidad y el empoderamiento para las mujeres. Además, el grupo de ciencias sociales está construyendo un inventario de bases de datos de código abierto en Colombia para poner este recurso a disposición de los diferentes paquetes de R que el grupo de desarrollo de software de TRACE-LAC está creando.

El desarrollo de paquetes para responder a epidemias no solo requiere esfuerzos tecnológicos, sino también una reflexión profunda sobre cómo diseñar tecnologías que puedan ser coherentes y adecuadas a las necesidades y contextos sociotécnicos locales. El desarrollo de software también debe hacerse teniendo el género y la interseccionalidad en el corazón de este esfuerzo. Plantear preguntas sobre cómo esas tecnologías pueden ayudarnos a reducir la brecha de género en la ciencia de datos —así como en el análisis de epidemias— es una prioridad clave para el equipo de investigación TRACE-LAC

Catalina-Gonzalez-Uribe-Directora-de-Internacionalizacion Catalina González-Uribe, MA, MSc., Ph.D. Director of Internationalization at the Vice Presidency of Research and Creation and Associate Professor at the School of Medicine Universidad de los Andes (Uniandes)

Fortalecimiento de la capacidad regional para el análisis de datos en América Latina

Esta línea, liderada por Zulma Cucunubá, está compuesta por un grupo de expertos en educación que tiene como objetivo fortalecer las capacidades regionales para análisis de datos mediante el diseño de estrategias de entrenamiento presencial y de e-learning. Lo anterior con el fin de captar, atraer y retener a trabajadores de salud pública, estudiantes e investigadores de áreas STEAM. Estas estrategias están adaptadas para satisfacer las necesidades de los tomadores de decisiones e investigadores y se enfocan en la inclusión, la diversidad, la equidad y la accesibilidad.

El componente de e-learning incluye el desarrollo de un kit de entrenamiento en epidemiología, análisis y respuesta a brotes en América Latina y el Caribe, que estará disponible en una plataforma virtual. Durante el primer año, el equipo exploró conocimientos, necesidades y desafíos de la potencial comunidad de usuarios y su entorno de aprendizaje en Colombia. Además, probó algunos de los materiales de capacitación con usuarios en áreas que son relativamente fáciles de acceder geográficamente.

Para esto, se organizaron varios talleres y conferencias donde los participantes aprendieron sobre programación básica en R, el uso de sivirep (paquete de R desarrollado por el equipo de desarrollo de software en la Javeriana), modelamiento de enfermedades infecciosas, análisis de brotes y vigilancia de salud pública.

Es una herramienta muy valiosa que nos permite evaluar el impacto de estrategias de control en enfermedades infecciosas por vectores a través de aprendizaje online, la cual puede ser usada en la práctica en la vida real

Participante 9, taller de teoría epidémica, Cali, Colombia.

Los talleres fueron bien recibidos por 274 participantes que incluyeron epidemiólogos de campo, profesionales de entidades gubernamentales en salud y grupos académicos. Además, tuvieron una respuesta inesperada de futuras generaciones de científicos de datos para quienes la usabilidad y la practicidad de las herramientas fueron un factor clave en el aprendizaje sobre el análisis y el control de enfermedades infecciosas. Las personas demostraron su interés en ampliar el conocimiento en herramientas que les permitan responder adecuadamente a la próxima pandemia.

En el segundo año, el equipo de entrenamiento llegará a comunidades más remotas para probar los materiales y comprender los desafíos de la formación tanto online como offline en el desarrollo de la plataforma de e-learning.

La creación de un equipo local de desarrolladores de software y capacitadores dedicados a las epidemias en Colombia, dentro de un ecosistema colaborativo y diverso, ha sido nuestro mayor desafío y el logro más importante durante el primer año.

Zulma-Cucunuba Zulma M. Cucunubá, MD, MSc, Ph.D. Assistant Professor of Infectious Disease Epidemiology Pontificia Universidad Javeriana (Javeriana)

Desarrollo de software para análisis de datos:

Usando información de los hallazgos iniciales de los equipos de caracterización sociotécnica y de capacitación, coordinados por Geraldine Gómez en Javeriana y Mauricio Santos en Uniandes, los equipos de desarrollo de software están construyendo seis paquetes en R. Estos tienen como objetivo proporcionar herramientas esenciales para mejorar el análisis, la vigilancia y el reporte de brotes en América Latina y el Caribe.

El proceso de desarrollo de software es iterativo y se basa en una estrecha relación de trabajo con entidades locales, como las secretarías de salud, para garantizar que las herramientas estén de acuerdo con sus necesidades.

Una de las herramientas, sivirep, ya tuvo sus primeras pruebas de usuario con trabajadores en el campo de salud pública en Bogotá. Estas pruebas validan la usabilidad y relevancia, y permitirán que los paquetes lleguen a comunidades más grandes. Durante el segundo año, el equipo continuará codesarrollando paquetes en R que llegarán a otras comunidades de la región. Tres de las herramientas (sivirep, serofoi y epiCo) formaron parte de la exhibición en el LSHTM en abril de 2023.

Explorar el potencial del ecosistema de ciencia de datos y su relación con la salud pública a través de tres líneas de acción nos ha enseñado que involucrar a nuestra comunidad de usuarios es vital para el éxito. Este compromiso continuo, y las prácticas de desarrollo iterativo, nos ayudan a comprender la interacción de los usuarios con el sistema y sus necesidades de capacitación, lo que es crítico para la adopción de las herramientas que diseñamos.

Nuestro primer año de TRACE-LAC ha demostrado que desarrollar herramientas de alta calidad, de código abierto y centradas en el usuario al incorporar mejores prácticas mientras nos adherimos a los valores de la comunidad Epiverse-TRACE, es crucial para construir un ecosistema de datos confiable y próspero.

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