La herramienta para el procesamiento y análisis de datos epidemiológicos de la provincia tiene múltiples beneficios para la Secretaría de Salud de la provincia.
El secretario de Salud del Chubut, Sergio Wisky, encabezó en Rawson un encuentro en el cual referentes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de la Patagonia “San Juan Bosco” (UNPSJB) presentaron los avances en el sistema de información sanitaria en el que vienen trabajando junto a la Dirección Provincial de Epidemiología de la cartera provincial.
El encuentro tuvo lugar días atrás en la sede central de la Secretaría de Salud y también estuvieron presentes los subsecretarios de Salud Pública, Sergio Bartels, y de Hospitales, Romina Galarza; la coordinadora de la Unidad de Gestión del Dato Sanitario, Denise Acosta; y la directora provincial de Epidemiología, Julieta D’Andrea, entre otros.
El desarrollo de esta herramienta para el procesamiento y análisis de datos epidemiológicos de la provincia se da en el marco del convenio que ambas instituciones suscribieron oportunamente.
Múltiples beneficios
Uno de los principales aportes técnicos del sistema es el flujo automatizado de procesamiento de datos epidemiológicos provenientes del Sistema Nacional de Vigilancia de Salud (SNVS) 2.0. La plataforma permite importar archivos agrupados en distintos formatos, detectar automáticamente su estructura y aplicar procesos de consolidación de datos.
Además, el sistema resuelve problemáticas complejas de calidad de la información sanitaria teniendo en cuenta múltiples variables.
Como resultado, los datos se almacenan en un modelo relacional estructurado que garantiza trazabilidad, reproducibilidad y capacidad de análisis multidimensional.
El software incorpora además un motor flexible de clasificación automática de casos epidemiológicos y herramientas avanzadas de análisis y visualización.
Proyecciones
Como trabajo futuro, se plantea la posibilidad de incorporar herramientas más avanzadas de análisis, específicamente modelos predictivos basados en aprendizaje automático, para detectar tendencias emergentes y generar alertas tempranas que fortalezcan la capacidad de respuesta en la vigilancia epidemiológica.
Por otra parte, resulta de interés explorar la integración con fuentes de datos complementarias, como noticias, reportes de investigación de brotes e información climática, así como el cruce con determinantes sociales de la salud, lo que permitiría enriquecer el análisis y aportar una visión más integral del comportamiento de los eventos sanitarios.
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