{"id":9889,"date":"2020-09-21T09:51:02","date_gmt":"2020-09-21T14:51:02","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=9889"},"modified":"2025-10-21T14:28:47","modified_gmt":"2025-10-21T20:28:47","slug":"instituto-nacional-de-salud-de-colombia-lanza-herramienta-para-predecir-comportamientos-de-eventos-en-salud-publica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/plataformas-digitales\/instituto-nacional-de-salud-de-colombia-lanza-herramienta-para-predecir-comportamientos-de-eventos-en-salud-publica\/","title":{"rendered":"Colombian National Institute of Health launches tool to predict public health event behaviors"},"content":{"rendered":"
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PREDICTOR DE SALUD is an agent-based predictive tool to understand the dynamics of public health events and avoid them to make appropriate arrangements for their timely mitigation.<\/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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The National Institute of Health in Colombia proposed an alternative to know and predict behaviors within public health and its impact. It is possible to plan appropriate, high-impact public policies, however, it requires an analysis of hundreds of variables. There are tools to predict, resolve and prevent crises in public health, they are alternatives that are difficult to adopt in low- and middle-income countries.<\/p>

In this context, the INS propose PREDICTOR de SALUD (Health predictor), a tool that seeks to predict the behavior of public health interest events (EISP, Eventos de inter\u00e9s en salud p\u00fablica) through agent-based models (ABM). ABM, a class of computational models used for simulating individual or collective interactions to assess their effects on the system. There are ABM focused on Biology, business, technology and of course economics and social sciences.<\/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 ABM developed by the INS feeds on data from the Public Health Surveillance System (SIVIGILA), as mentioned in the brief policy<\/em>:<\/p>

MBA seeks to understand a system from the analysis of its parts; they model ways as certain agents, for example, individuals, families, ethnic groups, chariot, animals, etc. act, relate to each other and their environment. This allows you to understand behavior patterns and how a system is organized.<\/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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Interventions by epidemiologists, entomologists, parasitologists and other health professionals are necessary. In addition, non-human factors should be taken into account and those that do relate to humans and interactions with each other, so environmental factors should be considered. ABM should establish input parameters, such as the number of inhabitants, rates of contagion, in the case of an EISP related to an infectious disease, for example, and output variables, such as morbidity, mortality, lethality, among others.<\/p>

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Among the public policy options proposed by the INS is the design of an ABM through computational software and calibrating the MBA through SIVIGILA data. Calibrations can be evaluated using mathematical techniques, to determine if it is ready to be applied in a specific actual situation. With adequate calibration, data, and sufficient information, the results can help you understand what the trend will be in a specific location in the face of an event determined as an epidemic of an infectious disease. This way you can make better decisions for EISP control by knowing in advance the possible scenarios that may occur.<\/p>

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The INS has published its tool in web version https:\/\/www.ins.gov.co\/Direcciones\/ONS\/Paginas\/Predictor.aspx<\/a> \u00a0in this case, the ABM was specifically trained to show data on Malaria, in all cities of Colombia, when selecting a city within the tool will yield six sections showing the following data:<\/p>

  1. The distribution of the disease in different age groups<\/li>
  2. Differences by sex<\/li>
  3. Dynamics per epidemiological week showing data since 2007<\/li>
  4. The historical trend of Malaria in the selected place<\/li>
  5. Statistical data on prevention, vector attack and treatment<\/li>
  6. Neighborhoods, which shows how the selected locality is with respect to the surrounding municipalities to know in which region a joint intervention would be most important<\/li><\/ol>

    \u00a0<\/p>

    To read the full INS document, go to the following link: https:\/\/www.ins.gov.co\/Direcciones\/ONS\/Guas%20Mediadoras%20de%20Conocimiento\/Policy%20Brief%20Predirtor%20Salud.pdf<\/a><\/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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    NATIONAL INSTITUTE OF HEALTH<\/strong><\/p>

    https:\/\/www.ins.gov.co\/Direcciones\/ONS\/predictor<\/a><\/p>

    https:\/\/www.ins.gov.co\/Direcciones\/ONS\/Guas%20Mediadoras%20de%20Conocimiento\/Policy%20Brief%20Predirtor%20Salud.pdf<\/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":"

    Predictor de Salud es una herramienta predictiva basada en agentes para conocer las din\u00e1micas de los eventos en salud p\u00fablica y realizar las gestiones adecuadas para la mitigaci\u00f3n oportuna de crisis. El Instituto Nacional de Salud en Colombia, propuso una alternativa para conocer y predecir comportamientos dentro de la salud p\u00fablica y su impacto. Es posible planear pol\u00edticas p\u00fablicas adecuadas y de alto impacto, sin embargo, requiere un an\u00e1lisis de cientos de variables. Existen herramientas para predecir, resolver y prevenir crisis en salud p\u00fablica, son alternativas que resultan dif\u00edcil de adoptarse en pa\u00edses de ingresos medios y bajos. Sobre este contexto el INS propone el PREDICTOR SALUD, una herramienta que busca pronosticar el comportamiento de eventos de inter\u00e9s en salud p\u00fablica (EISP), a trav\u00e9s de modelos basados en agentes (MBA). Los MBA, una clase de modelos computacionales utilizados para la simulaci\u00f3n de interacciones individuales o colectivas para poder evaluar sus efectos en el sistema. Existen MBA enfocados en Biolog\u00eda, en negocios, en tecnolog\u00eda y por supuesto en econom\u00eda y en ciencias sociales. El MBA que desarrolla el INS, se alimenta de datos que provienen del Sistema de Vigilancia en Salud P\u00fablica (SIVIGILA), como mencionan en el brief policy: Los MBA buscan comprender un sistema a partir del an\u00e1lisis de sus partes; modelan las maneras como ciertos agentes, por ejemplo, individuos, familias, grupos \u00e9tnicos, carros, animales, etc. act\u00faan, se relacionan entre s\u00ed y con su entorno. Esto permite entender patrones de comportamiento y la manera en qu\u00e9 se organiza un sistema. Son necesarias las intervenciones de epidemi\u00f3logos, entom\u00f3logos, parasit\u00f3logos y otros profesionales en salud. Adem\u00e1s, se deben tomar en cuenta los factores ajenos a los humanos y aquellos que s\u00ed se relacionan con humanos y las interacciones entre s\u00ed, de igual forma los factores ambientales deben ser considerados. Los MBA deben establecer par\u00e1metros de entrada, como la cantidad de habitantes, tasas de contagio, en caso de tratarse de un EISP relacionado a una enfermedad infecciosa, por ejemplo, y variables de salida, como la morbilidad, mortalidad, letalidad, entre otras. \u00a0 Entre las opciones de pol\u00edtica p\u00fablica que propone el INS, est\u00e1 el dise\u00f1o de un MBA a trav\u00e9s de software computacionales y calibrar el MBA a trav\u00e9s de los datos de SIVIGILA. Las calibraciones pueden ser evaluadas a trav\u00e9s de t\u00e9cnicas matem\u00e1ticas, para determinar si est\u00e1 listo para aplicarse en una situaci\u00f3n real espec\u00edfica. Al contar con una calibraci\u00f3n adecuada, con los datos e informaci\u00f3n suficientes, los resultados pueden ayudar a entender cu\u00e1l ser\u00e1 la tendencia en un lugar espec\u00edfico ante un evento determinado como una epidemia de una enfermedad infecciosa. De esta forma se puede proceder a tomar mejores decisiones para el control del EISP al conocer de manera anticipada los posibles escenarios que pueden llegar a ocurrir. \u00a0 El INS ha publicado su herramienta en versi\u00f3n web https:\/\/www.ins.gov.co\/Direcciones\/ONS\/Paginas\/Predictor.aspx \u00a0en este caso, el MBA fue entrenado espec\u00edficamente para mostrar datos sobre Malaria, en todas las ciudades de Colombia, al seleccionar una ciudad dentro de la herramienta arrojara seis secciones que muestran los siguientes datos: La distribuci\u00f3n de la enfermedad en los distintos grupos de edad Diferencias por sexo Din\u00e1micas por semana epidemiol\u00f3gica mostrando datos desde 2007 La tendencia hist\u00f3rica de la Malaria en la localidad Datos estad\u00edsticos sobre la prevenci\u00f3n, ataque al vector y tratamiento Vecindades, que muestra c\u00f3mo se encuentra la localidad seleccionada respecto a los municipios aleda\u00f1os para conocer en qu\u00e9 regi\u00f3n ser\u00eda m\u00e1s importante una intervenci\u00f3n conjunta \u00a0 Para leer el documento completo del INS accede al siguiente enlace: https:\/\/www.ins.gov.co\/Direcciones\/ONS\/Guas%20Mediadoras%20de%20Conocimiento\/Policy%20Brief%20Predirtor%20Salud.pdf BIBLIOGRAF\u00cdA INSTITUTO NACIONAL DE SALUD https:\/\/www.ins.gov.co\/Direcciones\/ONS\/predictor https:\/\/www.ins.gov.co\/Direcciones\/ONS\/Guas%20Mediadoras%20de%20Conocimiento\/Policy%20Brief%20Predirtor%20Salud.pdf<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":9890,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,153],"tags":[145],"class_list":["post-9889","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-plataformas-digitales","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9889","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=9889"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9889\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9890"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9889"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9889"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9889"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}