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title: La importancia de la inteligencia de datos ante pandemias y epidemias
description: La importancia de la inteligencia de datos para salud digital y las tecnologías vinculadas a la gestión de los datos.
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# La importancia de la inteligencia de datos ante pandemias y epidemias

![Walter Curioso](https://blogposgrado.ucontinental.edu.pe/hubfs/Blog/Blog%202020/wcurioso-1.jpg)

Por: Walter Curioso

Vicerrector de Investigación de la Universidad Continental

 Publicado el 23 de diciembre, 2020 **|** 5 min   
Actualizado el 29 de diciembre, 2023

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La medicina y la salud pública están experimentando cambios profundos. La pandemia por el COVID-19 ha resaltado a necesidad crítica de que todos los países fortalezcan sus sistemas de información y, en específico, el proceso de gestión de los datos de salud. Los datos oportunos, creíbles, fiables y procesables son claves para garantizar que las decisiones políticas se basen en la mejora de calidad de vida de las personas (Azzopardi-Muscat y col, 2020). Sin embargo, la pandemia por el **COVID-19** también ha puesto en evidencia, aún más, una serie de problemas relacionados con **los sistemas de información en salud y la gestión de los datos**.

 

Las principales barreras resultan de la falta de estandarización de los datos de salud, como definiciones, cálculos y formatos de los datos; retrasos en la recepción de datos; falta de integración e interoperabilidad entre los diferentes sistemas de datos e información relacionados a salud; y la falta de recursos humanos capacitados para gestionar y utilizar estos datos (Azzopardi-Muscat y col, 2020).

 

En realidad, todos estos problemas han coexistido durante décadas, pero solo ahora han impactado simultáneamente a todos los países y provocado una crisis mundial (Azzopardi-Muscat y col., 2020).

 

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Hoy en día la **salud digital**, y las tecnologías vinculadas a la **gestión de los datos** vienen desempeñando un papel sin precedentes. En ese marco, existe una mayor demanda para aumentar la formación y las habilidades de los **profesionales sanitarios en ciencia de datos y el uso eficiente de las tecnologías de la información y la comunicación** (TIC) (Gallagher, 2015).

A pesar de las oportunidades de **análisis de datos en el proceso de atención sanitaria**, que pueden mejorar su efectividad y eficiencia, esta es un área que requiere un desarrollo continuo de habilidades debido a los rápidos cambios de métodos y fuentes de datos disponibles.

 

El uso de **big data** a nivel poblacional, recopilados a través de las diversas actividades que ocurren en un sistema de salud, puede permitir crear modelos que puedan predecir enfermedades, promover mejores medidas preventivas y desarrollar una atención más personalizada para los pacientes (Raghupathi y Raghupathi, 2014).

 

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En el marco de la pandemia por el **COVID-19**, la combinación de datos desagregados, y de diversos conjuntos de datos (incluyendo datos demográficos, socioeconómicos, genéticos, antecedentes sociales y familiares, estilos de vida, y del medioambiente), y basados en soluciones de **big data**, pueden ayudar a revelar patrones y permitir una focalización precisa y priorización de decisiones y medidas de políticas sanitarias.

Nos enfrentamos a un **ecosistema de datos digitalizados** que requiere nuevas soluciones y habilidades para abordar adecuadamente los eventos del día a día que requieren decisiones informadas. Todas las personas deben comprender los beneficios y riesgos de compartir sus datos, y por ello son críticos los temas relacionados con la ética, la privacidad, confidencialidad y la **seguridad de los datos**. Además, la respuesta al **COVID-19** requiere acceso y actualización oportuna de los repositorios de datos abiertos vinculados a salud (Curioso y Carrasco-Escobar, 2020).

 

Respondiendo a esta necesidad, la Universidad Continental (UC), a través de la Escuela de Posgrado, comenzó en enero del 2021 el Programa de Capacitación en Inteligencia de Datos para Preparación ante Pandemias y Epidemias, gracias al financiamiento recibido de parte del Fondo Nacional de Desarrollo Científico, Tecnológico y de Innovación Tecnológica (**FONDECYT**), una iniciativa del Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica (**CONCYTEC**), al ser considerada una de las propuestas educativas ganadoras de su convocatoria sobre programas de formación que den respuesta a la COVID-19.

 

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El Programa de Capacitación en Inteligencia de Datos para Preparación ante Pandemias y Epidemias de la UC ofrece un plan de estudios que combina asignaturas e incluye talleres en el que participará una plana docente integrada por destacados especialistas nacionales e internacionales.

 

El programa está organizado en los siguientes módulos:

 

**Módulo I:** Conceptos básicos de epidemiología y salud pública.  
**Módulo II:** Gestión y modelamiento de datos en salud: modelos dinámicos.  
**Módulo III:** Sistema de información en salud.  
**Módulo IV:** Inteligencia y visualización de datos en salud.  
**Módulo V:** Aplicaciones de inteligencia artificial en salud. **Machine Learning:** identificación de patrones numéricos, textos e imágenes.

 

El programa se complementa con talleres prácticos relacionados a **modelos epidemiológicos** y **machine learning** con fines epidemiológicos.

 

En conclusión, los datos son una herramienta de vital importancia para abordar eficazmente esta pandemia, y resulta fundamental hoy más que nunca **fortalecer las capacidades del recurso humano en salud** con el objetivo de aportar significativamente a la mejora de los sistemas de datos y de información en salud para garantizar que todas las decisiones se basen en datos y, así, estemos mejor preparados para futuras epidemias o pandemias.

 

Si quieres conocer más sobre nuestros webinars, te invitamos a visitar [nuestro repositorio](https://mktposgrado.ucontinental.edu.pe/repositorio-de-webinars-escuela-de-posgrado-continental?hsLang=es-pe), donde podrás acceder a todos los contenidos producidos por la Escuela de Posgrado.

**[![Accede a nuestros webinars](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/2107306/5f23e415-fd99-4b21-aba4-bd8e7a6b574e.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/2107306/5f23e415-fd99-4b21-aba4-bd8e7a6b574e)Referencias bibliográficas**  
\- Azzopardi-Muscat, N, Kluge, H.H.P., Asma, S., Novillo-Ortiz, D. A call to strengthen data in response to COVID-19 and beyond, Journal of the American Medical Informatics Association, ocaa308. doi: 10.1093/jamia/ocaa308. Disponible en:<https://academic.oup.com/jamia/advance-article/doi/10.1093/jamia/ocaa308/6020261>https://academic.oup.com/jamia/advance-article/doi/10.1093/jamia/ocaa308/6020261<https://academic.oup.com/jamia/advance-article/doi/10.1093/jamia/ocaa308/6020261>  
\- Curioso, W.H. and Carrasco-Escobar, G., 2020. Collaboration in times of COVID-19: the urgent need for open-data sharing in Latin America. BMJ Health Care Informatics, 27(1):e100159. doi: 10.1136/bmjhci-2020-100159. Disponible en: [https://informatics.bmj.com/content/27/1/e100159.long](https://informatics.bmj.com/content/27/1/e100159.long)  
\- Gallagher, D., 2015. The Talent Dividend: Interactive Infographic. MIT Sloan Management. Disponible en: [https://sloanreview.mit.edu/article/the-talent-dividend-interactive-infographic/](https://sloanreview.mit.edu/article/the-talent-dividend-interactive-infographic/)  
\- Raghupathi, W. and Raghupathi, V., 2014. Big data analytics in healthcare: promise and potential. Health information science and systems, 2(1), p.3. Disponible en: [https://link.springer.com/article/10.1186/2047-2501-2-3](https://link.springer.com/article/10.1186/2047-2501-2-3)

 

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