{"id":46776,"date":"2024-07-02T08:45:19","date_gmt":"2024-07-02T14:45:19","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=46776"},"modified":"2025-10-18T15:35:16","modified_gmt":"2025-10-18T21:35:16","slug":"el-papel-de-la-ia-y-la-tecnologia-satelital-en-la-salud-publica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/comunidades-conectadas\/el-papel-de-la-ia-y-la-tecnologia-satelital-en-la-salud-publica\/","title":{"rendered":"El papel de la IA y la tecnolog\u00eda satelital en la salud p\u00fablica \u00a0"},"content":{"rendered":"
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La combinaci\u00f3n de IA e im\u00e1genes satelitales puede tiene el potencial de revolucionar la salud p\u00fablica.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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La revista cient\u00edfica The Lancet Digital Health, public\u00f3 un editorial que explora temas como las diversas aplicaciones de tecnolog\u00edas satelitales e inteligencia artificial (IA) en la salud.\u00a0 El texto explica c\u00f3mo las tecnolog\u00edas especiales, sobretodo las im\u00e1genes satelitales combinadas con IA, est\u00e1n revolucionando la investigaci\u00f3n en Salud Digital y p\u00fablica.<\/p>

Por ejemplo, las tecnolog\u00edas de percepci\u00f3n remota, que recopilan datos mediante sensores en sat\u00e9lites de observaci\u00f3n terrestre, se utilizan para identificar caracter\u00edsticas geogr\u00e1ficas asociadas a enfermedades humanas. De esta manera, la combinaci\u00f3n de im\u00e1genes satelitales e IA podr\u00eda mejorar la respuesta a brotes de enfermedades infecciosas<\/p>

El editorial tambi\u00e9n destaca un estudio en el que Karen K. Wong y sus colegas implementaron un modelo de deep learning de dos etapas para detectar y clasificar torres de enfriamiento en im\u00e1genes satelitales de ciudades estadounidenses. Estas torres, si no se mantienen adecuadamente, pueden dispersar bacterias Legionella<\/em>, causantes de la enfermedad del legionario, un tipo de neumon\u00eda. En dicho estudio, el modelo de IA logr\u00f3 detectar estas torres con alta precisi\u00f3n y a una velocidad significativamente mayor que los expertos humanos, lo cual facilit\u00f3 las investigaciones de brotes llevadas a cabo por los Centros para el Control y la Prevenci\u00f3n de Enfermedades (CDC, en ingl\u00e9s).<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Adem\u00e1s de torres de enfriamiento, la IA ha sido utilizada para detectar otros recipientes de agua que pueden servir como criaderos de mosquitos Aedes aegypti<\/em>, vectores de enfermedades como el dengue, Zika y chikungunya. La automatizaci\u00f3n de la detecci\u00f3n de estos sitios permite optimizar el control de vectores y especifica objetivos para las inspecciones de autoridades sanitarias.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Por otro lado, la IA y las im\u00e1genes satelitales tambi\u00e9n tienen un impacto importante en las enfermedades no transmisibles. Las im\u00e1genes satelitales y el deep learning tambi\u00e9n han identificado y vinculado ciertas caracter\u00edsticas del entorno con la prevalencia de enfermedades cardiometab\u00f3licas, obesidad y c\u00e1ncer. \u00a0Por ejemplo, elementos como autopistas y edificios en mal estado se asocian con mayor prevalencia de enfermedades, asimismo, instalaciones recreativas y espacios verdes muestran una asociaci\u00f3n contraria. De esta manera, esta clase de hallazgos pueden guiar a dise\u00f1ar e implementar mejores intervenciones de salud p\u00fablica y pol\u00edticas de planificaci\u00f3n urbana.<\/p>

El editorial tambi\u00e9n reconoce los desaf\u00edos en el uso de IA y datos satelitales. Por ejemplo, la disponibilidad y calidad de datos regionales sobre salud y variables ambientales, especialmente en pa\u00edses de ingresos bajos y medianos es uno de los desaf\u00edos principales. La recolecci\u00f3n de estos datos no solo es costosa, sino que requiere de horas de trabajo, por lo que una soluci\u00f3n potencial es el aprendizaje por transferencia. Este m\u00e9todo consiste en que un modelo de IA entrenado con datos de otras regiones se aplica al \u00e1rea de inter\u00e9s, con im\u00e1genes satelitales sint\u00e9ticas.<\/p>

El texto concluye que para que estas tecnolog\u00edas tengan un valor global, es necesario disponer de suficientes recursos para la recolecci\u00f3n y an\u00e1lisis de datos, junto con gu\u00edas \u00e9ticas claras. Adem\u00e1s, reconoce que es necesario contar con pol\u00edticas de salud deben que apoyen la infraestructura y la fuerza laboral. De igual manera, se necesita una estrategia internacional para garantizar que la informaci\u00f3n capturada en las im\u00e1genes satelitales no viole la privacidad de la poblaci\u00f3n.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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THE LANCET<\/strong><\/p>

https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(24)00122-5\/fulltext<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Wong y sus colegas implementaron un modelo de deep learning de dos etapas para detectar y clasificar torres de enfriamiento en im\u00e1genes satelitales de ciudades estadounidenses. Estas torres, si no se mantienen adecuadamente, pueden dispersar bacterias Legionella, causantes de la enfermedad del legionario, un tipo de neumon\u00eda. En dicho estudio, el modelo de IA logr\u00f3 detectar estas torres con alta precisi\u00f3n y a una velocidad significativamente mayor que los expertos humanos, lo cual facilit\u00f3 las investigaciones de brotes llevadas a cabo por los Centros para el Control y la Prevenci\u00f3n de Enfermedades (CDC, en ingl\u00e9s). Adem\u00e1s de torres de enfriamiento, la IA ha sido utilizada para detectar otros recipientes de agua que pueden servir como criaderos de mosquitos Aedes aegypti, vectores de enfermedades como el dengue, Zika y chikungunya. La automatizaci\u00f3n de la detecci\u00f3n de estos sitios permite optimizar el control de vectores y especifica objetivos para las inspecciones de autoridades sanitarias. Por otro lado, la IA y las im\u00e1genes satelitales tambi\u00e9n tienen un impacto importante en las enfermedades no transmisibles. Las im\u00e1genes satelitales y el deep learning tambi\u00e9n han identificado y vinculado ciertas caracter\u00edsticas del entorno con la prevalencia de enfermedades cardiometab\u00f3licas, obesidad y c\u00e1ncer. \u00a0Por ejemplo, elementos como autopistas y edificios en mal estado se asocian con mayor prevalencia de enfermedades, asimismo, instalaciones recreativas y espacios verdes muestran una asociaci\u00f3n contraria. De esta manera, esta clase de hallazgos pueden guiar a dise\u00f1ar e implementar mejores intervenciones de salud p\u00fablica y pol\u00edticas de planificaci\u00f3n urbana. El editorial tambi\u00e9n reconoce los desaf\u00edos en el uso de IA y datos satelitales. Por ejemplo, la disponibilidad y calidad de datos regionales sobre salud y variables ambientales, especialmente en pa\u00edses de ingresos bajos y medianos es uno de los desaf\u00edos principales. La recolecci\u00f3n de estos datos no solo es costosa, sino que requiere de horas de trabajo, por lo que una soluci\u00f3n potencial es el aprendizaje por transferencia. Este m\u00e9todo consiste en que un modelo de IA entrenado con datos de otras regiones se aplica al \u00e1rea de inter\u00e9s, con im\u00e1genes satelitales sint\u00e9ticas. El texto concluye que para que estas tecnolog\u00edas tengan un valor global, es necesario disponer de suficientes recursos para la recolecci\u00f3n y an\u00e1lisis de datos, junto con gu\u00edas \u00e9ticas claras. Adem\u00e1s, reconoce que es necesario contar con pol\u00edticas de salud deben que apoyen la infraestructura y la fuerza laboral. 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BIBLIOGRAF\u00cdA THE LANCET https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(24)00122-5\/fulltext<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":46778,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[154,160,3394],"tags":[145],"class_list":["post-46776","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-comunidades-conectadas","category-noticias","category-redes-sociales","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/46776","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=46776"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/46776\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/46778"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=46776"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=46776"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=46776"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}