Resumen de Epidemiología digital
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La epidemiología es una disciplina que ha experimentado grandes avances basados en modelos computacionales y que cada vez incrementa su alcance gracias a nuevas fuentes de datos. Además de las variables tradiciones consideradas en epidemiología, ahora se integra, en tiempo real, el análisis de patrones sociales a gran escala con datos locales, permitiendo estudios multi-escala. En un mundo cada vez más conectado, los modelos y análisis de las interacciones y comportamientos sociales son clave para entender y frenar epidemias. El Big Data está permitiendo confrontar y refinar modelos con datos reales, además de permitir nuevas aplicaciones como el mapeo y seguimiento de enfermedades en tiempo real u optimizar la distribución de recursos como las vacunas o la realización de tests.
La epidemiología digital es, por tanto, clave para el control de enfermedades y diseño de protocolos y políticas de acción. En esta revisión abordamos las áreas de estudio que están configurando esta disciplina: el análisis de propagación basado en modelos que integran redes de personas y rastreo de contactos, el análisis de movilidad y la propagación espacio-temporal de enfermedades infecciosas y el emergente análisis de la infodemia entendida como el estudio de los problemas relacionados con la información y conocimiento relacionado con las epidemias. La epidemiología digital permite generar y refinar nuevos mecanismos operacionales como son la prevención y mitigación, el monitoreo de la evolución de la epidemia y su impacto y la evaluación de medidas sanitarias y políticas (farmacéuticas y no-farmacéuticas) para parar epidemias. Las epidemias no pueden ser tratadas como fenómenos únicamente sanitarios, están intrínsecamente relacionadas con fenómenos socio-económicos y las dinámicas de otros sectores como el turismo o la agricultura, por tanto, debemos aproximar la epidemiología desde los sistemas complejos y con una visión sistémica. Además de los avances que se han acelerado por la pandemia COVID-19, discutimos sobre las oportunidades y retos para luchar epidemias de manera más eficaz y humana
- English
Epidemiology has recently witnessed great advances based on computational models. Its scope and impact are getting wider thanks to the new data sources feeding analytical frameworks and models. Besides traditional variables considered in epidemiology, large-scale social patterns can be now integrated in real time with multi-source data bridging the gap between different scales. In a hyper-connected world, models and analysis of interactions and social behaviors are key to understand and stop outbreaks. Big Data along with apps are enabling for validating and refining models with real world data at scale, as well as new applications and frameworks to map and track diseases in real time or optimize the necessary resources and interventions such as testing and vaccination strategies.
Digital epidemiology is positioned as a discipline necessary to control epidemics and implement actionable protocols and policies. In this review we address the research areas configuring current digital epidemiology: transmission and propagation models and descriptions based on human networks and contact tracing, mobility analysis and spatio-temporal propagation of infectious diseases and the emerging field of infodemics that comprises the study of information and knowledge propagation related to epidemics.
Digital epidemiology has the potential to create new operational mechanisms for prevention and mitigation, monitoring of the evolution of epidemics, assessing their impact and evaluating the pharmaceutical and nonpharmaceutical measures to fight the outbreaks. Epidemics should not be treated as solely a health crisis, epidemics are interconnected with socio-economics and the dynamics of other sectors such as tourism, commerce or agriculture. Thus, epidemics have to be approached from the lens of complexity and require systemic solutions. The field has experienced unprecedented advances because of the COVID-19 pandemic.
Opportunities and challenges to tackle epidemics more effectively and with a human-centered vision are here discussed
