Al fortalecer las capacidades de los países para analizar datos y producir métricas de calidad, ayudarán a los tomadores de decisión a configurar políticas de salud destinadas a salvar vidas
Washington, DC, 3 de noviembre de 2020 (OPS)- La Organización Panamericana de la Salud (OPS) y el Instituto de Métricas y Evaluación de la Salud (IHME, por sus siglas en inglés) de la Universidad de Washington se han asociado para mejorar el conocimiento sobre las condiciones de salud de la población de las Américas mediante el fortalecimiento de las capacidades de análisis de datos y la producción de métricas de alta calidad para ofrecer estimaciones más precisas en los países de la región.
Tras trabajar conjuntamente entre 2014 y 2019, y la reciente aparición de la COVID-19, la OPS y el IHME firmaron un nuevo memorando de entendimiento por 5 años. Ahora, ambas organizaciones ayudarán a crear capacidad profesional en materia de análisis de datos, modelaje y métodos de previsión, así como en producción conjunta de métricas de alta calidad en relación con la salud de la población y sus determinantes, el desempeño de los sistemas de salud y las emergencias sanitarias.
La analítica predictiva permite estimar el comportamiento de cualquier reto sanitario con un grado aceptable de incertidumbre al establecer cuándo y en qué condiciones pueden prever los países que se produzcan cambios en el comportamiento de una enfermedad.
Con esta información, en casos como la actual pandemia por COVID-19, se puede calcular la demanda de servicios médicos de atención aguda, determinar los plazos para levantar de forma parcial o total las medidas de restricción de la movilidad, calcular el efecto de medidas preventivas como el uso de cubrebocas generalizado, e incluso predecir las nuevas necesidades que podrían surgir en oleadas posteriores de la pandemia.
Actualmente, los modelos predictivos han sido útiles para estimar el número de casos y de muertes por la COVID-19; los recursos necesarios, como las camas de hospital y de unidades de cuidados intensivos (UCI); y la demanda de suministros, como la de equipos de protección personal (EPP).
De esta forma, los modelos predictivos se convierten en herramientas indispensables al aportar perspectivas que son cruciales para los responsables de las políticas, particularmente en situaciones de alta incertidumbre en donde la información basada en observaciones es limitada.
