El proyecto “Modelamiento matemático de procesos epidémicos incorporando estructura poblacional, regional y grupos de riesgo”, financiado por el Fondo Conjunto de Cooperación Chile – México, generó un estudio comparativo entre ambos países, un visualizador de datos epidemiológicos EpiMatVis y tres publicaciones científicas, además de un policy brief con recomendaciones para fortalecer el uso de modelos matemáticos en la toma de decisiones sanitarias.
La pandemia de COVID-19 puso de manifiesto la importancia de contar con modelos matemáticos capaces de analizar la evolución de las enfermedades infecciosas y aportar evidencia para la toma de decisiones. También evidenció que los procesos epidémicos no afectan de la misma manera a todas las poblaciones ni territorios.
A partir de esta experiencia y el trabajo conjunto de investigadores de Chile y México, es que desarrollaron el proyecto “Modelamiento matemático de procesos epidémicos incorporando estructura poblacional, regional y grupos de riesgo”, orientado a avanzar en modelos capaces de representar esta diversidad e incorporar determinantes sociales, territoriales y demográficas.
La iniciativa, financiada por el Fondo Conjunto de Cooperación Chile–México, fue liderada en Chile por el Prof. Héctor Ramírez, coordinador de la línea de Salud Digital del Centro de Modelamiento Matemático (CMM) albergado en la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile junto al Prof. Jorge X. Velasco, del Instituto de Matemáticas de la Universidad Nacional Autónoma (UNAM) de México .
El proyecto buscó avanzar en una pregunta central, es decir, cómo incorporar de manera más adecuada los determinantes sociales, territoriales y demográficos en modelos matemáticos capaces de representar la diversidad de las poblaciones y apoyar la preparación y respuesta frente a enfermedades infecciosas.
“La prevención, mitigación y control de enfermedades infecciosas constituyen una labor multidisciplinaria. El proyecto que acaba de terminar muestra que esta colaboración es factible y fructífera y que puede vincularse directamente con los actores sociales y de gobierno involucrados en salud pública. Los equipos de Chile y México participantes en esta iniciativa conforman ya una plataforma de profesionales con experiencia concreta en el estudio de procesos epidémicos y de determinantes sociales, capaces de aportar beneficios tangibles y eficaces para la incorporación de metodologías cuantitativas en salud pública en ambos países”, expuso el Prof. Jorge X. Velasco.
Incorporar los determinantes sociales a los modelos epidemiológicos
Uno de los principales resultados fue un estudio comparativo entre Chile y México sobre determinantes sociales de la salud relevantes para el modelamiento epidemiológico. El trabajo revisó literatura científica y fuentes de información disponibles en ambos países para identificar variables sociales, demográficas, territoriales y conductuales que pueden incidir en la transmisión de enfermedades, la evolución de los brotes y el impacto de las intervenciones sanitarias.
Entre los factores analizados se encuentran el sistema de salud, género, etnia, condiciones económicas, vivienda, hacinamiento, salud mental, migración y redes de apoyo. El análisis permitió construir una matriz de homologación de indicadores y proponer un conjunto mínimo binacional de determinantes sociales que puede utilizarse como referencia para futuros modelos epidemiológicos.
El trabajo también permitió identificar diferencias metodológicas y brechas en la disponibilidad y comparabilidad de información entre ambos países, antecedentes relevantes para el desarrollo de modelos que incorporen de manera más precisa las características de cada población.
“Uno de los principales resultados de este proyecto es haber consolidado una colaboración científica entre Chile y México en un área de gran relevancia para nuestros países y centros. Los modelos matemáticos son hoy una herramienta fundamental para apoyar la preparación y respuesta frente a la aparición de enfermedades infecciosas, y este trabajo demuestra cómo la investigación colaborativa y la experiencia comparada entre países puede generar conocimiento para mejorar las políticas públicas. Esperamos que esta alianza continúe creciendo y dé origen a nuevos proyectos y oportunidades de formación para investigadores y estudiantes”, expuso el Prof. Héctor Ramírez.
EpiMatVis: una herramienta que conecta determinantes sociales para una categorización epidemiológica temprana
Otro producto relevante del proyecto fue el desarrollo de EpiMatVis, un dashboard y visualizador interactivo orientado a facilitar la integración de determinantes sociales de la salud en modelos matemáticos aplicados a distintas enfermedades.
La plataforma permite cruzar información epidemiológica con datos sociodemográficos oficiales de Chile y México, incorporar información proporcionada por usuarios e integrar modelos matemáticos. Con ello, busca facilitar la exploración de escenarios y reducir la fragmentación de las fuentes utilizadas en el análisis epidemiológico.
La herramienta constituye además un resultado con proyección dentro del proyecto: EpiMatVis quedó alojado en la infraestructura del Centro de Modelamiento Matemático (CMM) de la Universidad de Chile, lo que permite mantener la plataforma, incorporar mejoras y ampliar progresivamente su utilización a otras instituciones, territorios y enfermedades.
“Desde mi perspectiva, uno de los mayores valores de este proyecto es haber reunido distintas disciplinas en torno a un propósito común. EpiMatVis es un desarrollo tecnológico que integra modelamiento matemático, epidemiología, determinantes sociales y salud digital para abordar un problema complejo desde múltiples miradas. Es un ejemplo de cómo la ciencia puede ponerse al servicio de las personas, conectando conocimientos y transformándolos en herramientas que puedan contribuir a mejorar la respuesta frente a los desafíos sanitarios”, comentó Estefanía Fröhlich, coordinadora de proyecto Salud Digital Chile México.
Del conocimiento científico a las políticas públicas
Otro resultado central fue la elaboración de un policy brief titulado “ Institucionalización de la asesoría científica: el rol de los modelos matemáticos en las epidemias”, el que está dirigido a autoridades y tomadores de decisiones en salud pública, que releva el valor estratégico del modelamiento matemático para la prevención, vigilancia, mitigación y control de enfermedades infecciosas.
El documento propone integrar de manera más estable las capacidades nacionales y regionales de modelamiento en la toma de decisiones sanitarias, mediante el fortalecimiento de capacidades e infraestructura, una mejor gestión e interoperabilidad de los datos, mecanismos institucionales de asesoría científica y estrategias que definan el papel del modelamiento antes, durante y después de una emergencia sanitaria.
Asimismo, plantea fortalecer la articulación entre equipos científicos, autoridades sanitarias e instituciones de vigilancia epidemiológica, para traducir modelos complejos en orientaciones operativas y comprensibles. Entre las alternativas analizadas se encuentra un mecanismo interdisciplinario de asesoría científica para entregar información validada, coherente y oportuna durante emergencias sanitarias.
La investigadora del CMM Gloria Henríquez, destacó que uno de los principales desafíos es avanzar hacia una institucionalidad que permita mantener de manera permanente el vínculo entre las capacidades científicas y la toma de decisiones en salud pública. En este sentido, expresó: “El mayor desafío es que, como sociedad, tengamos una visión conjunta sobre la importancia de mantener una institucionalidad que integre las capacidades científicas y la toma de decisiones en salud pública de forma permanente, y no solo cuando nos enfrentamos a una crisis. El desarrollo de modelos matemáticos durante la COVID-19 demostró la utilidad de aplicar el conocimiento científico de esta disciplina a problemas epidemiológicos y como apoyo a las decisiones derivadas de estos, por lo que continuar con el perfeccionamiento de lo desarrollado sumado a la generación de nuevos métodos antes de enfrentarnos a eventuales epidemias futuras se transforma en una oportunidad invaluable para la anticipación y preparación”.
Una agenda de investigación que continúa abierta
Como parte de las actividades de transferencia y cierre del proyecto, se realizaron reuniones con el Instituto de Salud Pública (ISP) y el Servicio de Salud Metropolitano (SSMO), en las que se presentaron los principales resultados y las herramientas desarrolladas durante la iniciativa. Estos encuentros permitieron acercar los resultados a instituciones vinculadas directamente con la gestión y la vigilancia sanitaria del país.
El trabajo realizado plantea nuevos desafíos al incorporar determinantes sociales, territoriales y demográficos en los modelos epidemiológicos. Entre ellos se encuentra avanzar hacia modelos capaces de representar mecanismos plausibles, interpretables y validables, así como extender estos enfoques a otras enfermedades y fortalecer la calidad, interoperabilidad y gobernanza de los datos.
En este sentido, Víctor Riquelme, científico del CMM, comentó que: “Llevar los modelos matemáticos desde la investigación hacia problemas concretos de salud pública implica enfrentar desafíos que no son solamente metodológicos. Uno de los principales es contar con datos suficientemente desagregados, confiables y oportunos, que permitan representar adecuadamente la realidad que queremos estudiar. Esto requiere también reconocer que las epidemias no afectan de la misma manera a todas las comunidades y que existen diferencias territoriales, demográficas y sociales que deben ser incorporadas en los modelos para que sus resultados sean pertinentes”.
Más allá del desarrollo de mejores modelos, datos e infraestructura, el proyecto plantea la necesidad de fortalecer la colaboración entre la academia, las instituciones de salud y los tomadores de decisiones, mediante mecanismos que permitan traducir los resultados científicos en información clara y útil para la gestión sanitaria.
El trabajo conjunto entre el Centro de Modelamiento Matemático (CMM), que cuenta con el apoyo del Proyecto Basal FB210005, y el Instituto de Matemáticas de la UNAM junto con la participación del Centro de Epidemiología y Políticas de Salud de la Universidad del Desarrollo, la Universidad de Sonora, la Universidad Técnica Federico Santa María y la Universidad de Aysén, permitió desarrollar metodologías compartidas, herramientas computacionales y capacidades técnicas que contribuyen a fortalecer la investigación en modelamiento matemático de procesos epidémicos.
Escrito por Cintia Beltrán, Comunicaciones CMM
