Investigadores argentinos trabajan en el desarrollo de herramientas tecnológicas basadas en inteligencia artificial y ciencia de datos que permitan anticipar y detectar potenciales brotes epidémicos a partir de un elemento clave: los datos -anonimizados- de historias clínicas electrónicas.
El proyecto -denominado Arphai (Argentinean Public Health Research on Data Science and Artificial Intelligence for Epidemic Prevention)- apunta a favorecer la toma de decisiones de salud pública preventiva con un enfoque muy fuerte en dos líneas transversales: la detección de sesgos y el uso responsable de datos.
“Sobre los sesgos, somos conscientes de que las personas no acceden del mismo modo al sistema de salud”, contó Verónica Xhardez, coordinadora técnica del Centro Interdisciplinario de Estudios en Ciencia, Tecnología e Innovación (Ciecti)-Arpahi.
Por eso, el equipo audita sus modelos predictivos y desarrollos con el objetivo de descubrir potenciales sesgos vinculados con el género, la edad o la localización geográfica de las personas (entre otros posibles).
“Actualmente los sistemas de notificación de enfermedades dependen en parte de la notificación activa de los profesionales de la salud, es lo que se llama vigilancia clínica”, explicó Verónica Xhardez.
Para que esto suceda, contó la investigadora el profesional que atiende un caso tiene que sospechar que ocurre un evento de notificación obligatoria -por ejemplo, dengue- y enviar el caso activamente a través del sistema de vigilancia de la salud.
Iniciado en octubre del año 2020, Arphai es un proyecto asociativo de investigación y desarrollo liderado por Ciecti y conformado, además, por la Secretaría de Planeamiento y Políticas del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación y la Dirección Nacional de Sistemas de Información perteneciente a la Secretaría de Acceso a la Salud del Ministerio de Salud de la Argentina.
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