Esta asociación anunció el lanzamiento de AI4HealthyCities Health Equity Network, con el objetivo de utilizar datos y analítica para atacar inequidades en enfermedades cardiacas.
La Escuela de Salud Pública Global de New York Univeristy (NYU GPH), se unió a la iniciativa impulsada por Microsoft y creada por Novartis Foundation, que busca desarrollar un nuevo modelo para atender las inequidades en salud cardiaca utilizando tecnologías basadas en IA. AI4HealthyCities Health Equity Network busca ser un modelo a nivel global para reimaginar como las ciudades atienden esta problemática y la primera ciudad donde se desplegará esta iniciativa es Nueva York.
De esta forma la iniciativa busca proporcionar herramientas de ciencia de datos a las autoridades de salud locales y a líderes del sistema de salud, y otros tomadores de decisiones. Esto con el propósito de identificar causas fundamentales de inequidades en la salud cardiaca, por ejemplo, determinantes sociales, económicos y/o ambientales, entre otros.
“Ya sea a nivel mundial o local, las desigualdades en salud están determinadas por la situación económica y el acceso a los recursos”, explicó la directora de la Novartis Foundation, Ann Aerts. “En Nueva York y otras ciudades, creemos que los datos y la información impulsada por la IA pueden ayudar a las partes interesadas a tomar decisiones informadas sobre intervenciones impactantes de salud cardíaca urbana que, en última instancia, lleguen a la mayor cantidad de personas”, agregó.
De esta forma la iniciativa generará datos sobre poblaciones urbanas para ayudar a orientar los recursos de salud pública y realizar intervenciones de alto impacto para prevenir nuevos diagnósticos y fallecimientos por enfermedades cardiovasculares. Al recopilar información sobre enfermedades cardiovasculares y determinantes sociales de la salud, los investigadores relacionaran cuáles de estos están más relacionados con variables como la presión arterial alta.
“El proyecto también tiene como objetivo crear un puntaje y un mapa de riesgo cardiovascular a nivel de vecindario que puedan usar los líderes de salud locales para guiar sus esfuerzos para mejorar la salud del corazón”, según explica el comunicado de NYU.
Gracias a la combinación de datos anónimos de la población y de múltiples fuentes, será posible crear modelos de aprendizaje automático para evaluar los niveles de riesgo cardiovascular y promover mejoras en las intervenciones preventivas de salud cardiaca.
“Sabemos que los determinantes sociales juegan un papel importante en la configuración de los resultados y las disparidades en la salud. Un enfoque basado en datos para abordar estos impulsores estructurales de las inequidades en salud comienza con el fomento de esfuerzos interdisciplinarios que incorporan conocimientos de múltiples disciplinas y sectores”, dijo Ji Chang, profesor asistente de política y gestión de salud pública en NYU GPH e investigador principal del proyecto AI4HealthyCities.
