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Chubut y la UNPSJB crearon un sistema informático que busca anticipar brotes sanitarios

La Secretaría de Salud provincial y la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de la Patagonia desarrollaron una plataforma que automatiza el análisis de datos epidemiológicos. El software permitirá aplicar modelos predictivos y cruzar variables climáticas y sociales para emitir alertas tempranas en la región.

La provincia de Chubut da un paso en la modernización de sus herramientas de gestión pública mediante un desarrollo tecnológico propio y regional. En un trabajo conjunto articulado entre el Estado provincial y la comunidad académica, se presentaron los avances de una plataforma informática diseñada específicamente para optimizar la vigilancia epidemiológica y mejorar la toma de decisiones en el sistema de salud patagónico.

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El secretario de Salud de Chubut, Sergio Wisky, encabezó en Rawson un encuentro en el cual referentes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de la Patagonia “San Juan Bosco” (UNPSJB) presentaron los avances en el sistema de información sanitaria en el que vienen trabajando junto a la Dirección Provincial de Epidemiología de la cartera provincial.

La reunión de trabajo se desarrolló en la sede central de la Secretaría de Salud. El diseño e implementación de esta herramienta tecnológica para el procesamiento y análisis de datos epidemiológicos de la provincia se da en el marco del convenio que ambas instituciones suscribieron oportunamente, consolidando una alianza estratégica entre los equipos técnicos de gobierno y los investigadores de la universidad pública.

De la presentación participaron los subsecretarios de Salud Pública, Sergio Bartels, y de Hospitales, Romina Galarza; la coordinadora de la Unidad de Gestión del Dato Sanitario, Denise Acosta; y la directora provincial de Epidemiología, Julieta D’Andrea, entre otros funcionarios del área.

Automatización y calidad del dato sanitario

De acuerdo con el informe técnico del proyecto, uno de los principales aportes técnicos del sistema es el flujo automatizado de procesamiento de datos epidemiológicos provenientes del Sistema Nacional de Vigilancia de Salud (SNVS) 2.0. La plataforma permite importar archivos agrupados en distintos formatos, detectar automáticamente su estructura y aplicar procesos de consolidación de datos.

Este avance mitiga los márgenes de error manuales y acelera los tiempos de respuesta ante contingencias de salud pública. Además, según detallaron los desarrolladores de la Facultad de Ingeniería, el sistema resuelve problemáticas complejas de calidad de la información sanitaria teniendo en cuenta múltiples variables.

El diseño del entorno digital permite que la provincia cuente con un resguardo de la información mucho más robusto. Como resultado, los datos se almacenan en un modelo relacional estructurado que garantiza trazabilidad, reproducibilidad y capacidad de análisis multidimensional. A su vez, el software incorpora además un motor flexible de clasificación automática de casos epidemiológicos y herramientas avanzadas de análisis y visualización.

Modelos predictivos y el impacto de las variables climáticas

La proyección de la plataforma apunta a la autonomía tecnológica de la Patagonia en materia de análisis sanitario. Como trabajo futuro, los equipos de investigación de la UNPSJB y de la Dirección Provincial de Epidemiología plantean la posibilidad de incorporar herramientas más avanzadas de análisis, específicamente modelos predictivos basados en aprendizaje automático, para detectar tendencias emergentes y generar alertas tempranas que fortalezcan la capacidad de respuesta en la vigilancia epidemiológica.

El potencial del software radica en su flexibilidad para incorporar el contexto geográfico y ambiental de la región sur del país. Por otra parte, los especialistas señalaron que resulta de interés explorar la integración con fuentes de datos complementarias, como noticias, reportes de investigación de brotes e información climática, así como el cruce con determinantes sociales de la salud, lo que permitiría enriquecer el análisis y aportar una visión más integral del comportamiento de los eventos sanitarios.

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