{"id":62702,"date":"2024-10-26T04:03:58","date_gmt":"2024-10-26T09:03:58","guid":{"rendered":"https:\/\/einsteresante.com\/?p=62702"},"modified":"2024-10-26T04:03:58","modified_gmt":"2024-10-26T09:03:58","slug":"modelo-de-ia-predice-los-brotes-de-diarrea-relacionados-con-el-cambio-climatico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/2024\/10\/26\/modelo-de-ia-predice-los-brotes-de-diarrea-relacionados-con-el-cambio-climatico\/","title":{"rendered":"Modelo de IA predice los brotes de diarrea relacionados con el cambio clim\u00e1tico"},"content":{"rendered":"\n

Los fen\u00f3menos meteorol\u00f3gicos extremos relacionados con el cambio clim\u00e1tico, como las inundaciones masivas y las sequ\u00edas prolongadas, suelen provocar brotes peligrosos de enfermedades diarreicas, especialmente en los pa\u00edses menos desarrollados, donde las enfermedades diarreicas son la tercera causa principal de muerte entre los ni\u00f1os peque\u00f1os. Ahora, un estudio publicado el 22 de octubre de 2024 en Environmental Research Letters<\/a> por un equipo internacional de investigadores dirigido por el autor principal de la Facultad de Salud P\u00fablica de la Universidad de Maryland (UMD SPH), Amir Sapkota, ofrece una forma de predecir el riesgo de estos brotes mortales mediante modelos de inteligencia artificial, lo que da a los sistemas de salud p\u00fablica semanas o incluso meses para prepararse y salvar vidas.<\/p>\n\n\n\n

“El aumento de los fen\u00f3menos meteorol\u00f3gicos extremos relacionados con el cambio clim\u00e1tico solo continuar\u00e1 en el futuro previsible. Debemos adaptarnos como sociedad”, dijo Sapkota, quien es presidente del Departamento de Epidemiolog\u00eda y Bioestad\u00edstica de la SPH. “Los sistemas de alerta temprana descritos en esta investigaci\u00f3n son un paso en esa direcci\u00f3n para mejorar la resiliencia de la comunidad a las amenazas para la salud que plantea el cambio clim\u00e1tico”.<\/p>\n\n\n\n

El equipo multidisciplinario, que trabaja en varias instituciones, se bas\u00f3 en la temperatura, las precipitaciones, las tasas de enfermedades anteriores, los patrones clim\u00e1ticos de El Ni\u00f1o y otros factores geogr\u00e1ficos y ambientales en tres pa\u00edses (Nepal, Taiw\u00e1n y Vietnam) entre 2000 y 2019. Con estos datos, los investigadores entrenaron modelos basados \u200b\u200ben IA que pueden predecir la carga de enfermedades a nivel de \u00e1rea con semanas o meses de anticipaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

“Conocer la carga de enfermedades esperada con semanas o meses de anticipaci\u00f3n brinda a los profesionales de la salud p\u00fablica un tiempo crucial para prepararse. De esta manera, est\u00e1n mejor preparados para responder cuando llegue el momento”, dijo Sapkota.<\/p>\n\n\n\n

Si bien el estudio se centr\u00f3 en Nepal, Vietnam y Taiw\u00e1n, “nuestros hallazgos tambi\u00e9n son bastante aplicables a otras partes del mundo, en particular a las \u00e1reas donde las comunidades carecen de acceso al agua potable municipal y a sistemas de saneamiento que funcionen”, dijo el autor principal del estudio, Raul Curz-Cano, profesor asociado de la Facultad de Salud P\u00fablica de la Universidad de Indiana en Bloomington.<\/p>\n\n\n\n

Sapkota dice que la capacidad de la IA para trabajar con grandes conjuntos de datos significa que este estudio es un paso temprano entre muchos que anticipa que dar\u00e1n como resultado modelos predictivos cada vez m\u00e1s precisos para los sistemas de alerta temprana. Espera que esto permita a los sistemas de salud p\u00fablica preparar a las comunidades para protegerse de un mayor riesgo de brotes de diarrea.<\/p>\n\n\n\n

El equipo responsable de la investigaci\u00f3n proven\u00eda de una amplia variedad de campos, incluidas las ciencias atmosf\u00e9ricas y oce\u00e1nicas, la investigaci\u00f3n en salud comunitaria, la ingenier\u00eda de recursos h\u00eddricos y m\u00e1s. El equipo de investigaci\u00f3n incluy\u00f3 autores de la UMD, incluido su Departamento de Epidemiolog\u00eda y Bioestad\u00edstica y el Departamento de Ciencias Atmosf\u00e9ricas y Oce\u00e1nicas, y de la Escuela de Salud P\u00fablica de la Universidad de Indiana en Bloomington, el Consejo de Investigaci\u00f3n de Salud de Nepal, la Universidad de Medicina y Farmacia de Hue en Vietnam, la Universidad de Lund en Suecia y la Universidad Cristiana Chung Yuan en Taiw\u00e1n.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: Phys.org<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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