Aplicar la ciencia de datos en la investigación sanitaria en beneficio de las poblaciones africanas

recién Comunicaciones de la naturaleza El estudio analiza la importancia de la ciencia de datos para la investigación en salud que beneficiaría enormemente a la población africana.

Estancia: La promesa de la ciencia de datos para la investigación sanitaria en África. Haber de imagen: NicoElNino/Shutterstock.com

¿Cómo ha revolucionado la ciencia de datos la investigación científica?

La aplicación de la ciencia de datos está asociada con el procesamiento de grandes conjuntos de datos utilizando una infraestructura computacional de alto rendimiento. Estos conjuntos de datos se extraen de dominios públicos, personales y comerciales.

La ciencia de datos ha ayudado enormemente a la investigación en diversos campos al ayudar en el desarrollo de múltiples intervenciones y estrategias nuevas que tienen importantes beneficios sociales.

Los científicos de datos procesan la gran cantidad de información recuperada de los sistemas de salud, historiales de compras, teléfonos inteligentes, publicaciones en redes sociales y dispositivos portátiles utilizando nuevos algoritmos. El análisis de datos ayuda a generar nuevos conocimientos y conocimientos generalizables.

El análisis de grandes conjuntos de datos ha contribuido positivamente a la preparación biológica, el seguimiento y la formulación de estrategias de respuesta para combatir los brotes de enfermedades infecciosas tanto de plantas como de animales. Por ejemplo, los datos del Sistema de Información Geográfica (SIG) se utilizan para mapear los cambios espaciales según la incidencia, propagación y resultados de las enfermedades. Estos datos también se utilizan para evaluar la eficacia de la estrategia implementada por los sistemas sanitarios después de un brote.

La ciencia de datos también se ha utilizado para reducir el fraude y la corrupción, mejorar la gestión de la cadena de suministro para evitar la escasez de productos y detectar productos farmacéuticos falsificados. En la investigación sanitaria, la ciencia de datos participa en la recopilación, generación, almacenamiento, procesamiento, gestión, visualización, análisis, interpretación y comunicación sistemática de datos relacionados con la salud. Este análisis proporciona información útil para prevenir o gestionar brotes.

La ciencia de datos en la investigación sanitaria en África

Es probable que la aplicación de la ciencia de datos a la investigación sanitaria resuelva muchos de los desafíos que enfrentan los pueblos de África. Aunque África representa alrededor del 17% de la población mundial, soporta el 25% de la carga de morbilidad mundial.

Para complicar aún más las cosas, África carece de la cantidad adecuada de trabajadores e infraestructura de atención médica. Estas adversidades sociales y clínicas pueden atribuirse a la falta de personal capacitado adecuadamente, la inestabilidad económica y social y la falta de financiación.

Los científicos de datos han destacado que los países africanos necesitan herramientas y estrategias innovadoras de ciencia de datos para superar los desafíos asociados con perfiles de clima y enfermedades diferentes a los de otras partes del mundo.

Actualmente, sigue habiendo una brecha significativa en el conjunto de datos que representa adecuadamente a la población africana. Este conjunto de datos subrepresentados conduce al desarrollo de modelos y algoritmos inestables e inexactos para analizar las poblaciones africanas.

Las instituciones académicas, los gobiernos, los investigadores africanos y el sector público están utilizando activamente la ciencia de datos para realizar descubrimientos, investigaciones y formular estrategias para gestionar los brotes de infección. En particular, muchas de las herramientas de ciencia de datos utilizadas se han desarrollado y validado fuera de África.

Cómo mejorar la investigación sanitaria en ciencia de datos en África

Se necesitan más infraestructura, programas de capacitación, conferencias científicas y colaboraciones internacionales para ayudar a generar conjuntos de datos de alta calidad, lo que ayudará a desarrollar modelos de ciencia de datos estables y precisos. Estas iniciativas cerrarán eficazmente la brecha en la ciencia de datos entre África y los países de altos ingresos.

En 2022, se otorgaron 20 subvenciones por valor de 74,5 millones de dólares en el programa Ciencia de datos para el descubrimiento y la innovación en salud en África (DS-I África). El objetivo principal de este programa es mejorar la ciencia de datos y la investigación sanitaria en África.

Antes de DS-I África, el programa Genética Humana y Salud en África (H3Africa) permitió el establecimiento de nuevas colaboraciones científicas para desarrollar infraestructura para la investigación genómica. Esto ha ayudado a ampliar el ecosistema de investigación genómica en África.

Aunque los gobiernos e instituciones africanos han implementado una rigurosa infraestructura ética en la investigación en salud, muchos desafíos relacionados con la calidad del consentimiento informado, la participación en los beneficios, la autonomía, el intercambio de datos, la privacidad y la explotación siguen prevaleciendo. Estos desafíos y controversias no resueltas deben abordarse en beneficio de la investigación en salud con ciencia de datos.

Es esencial construir y mantener la infraestructura nacional e institucional para la ética de la investigación en salud en África. La información apoyará el capital económico e intelectual de las instituciones y los países.

Los especialistas en ética de la investigación deben reunir a las comunidades locales de investigación y ciencia de datos para desarrollar estrategias de investigación en salud en ciencia de datos. Los programas de formación bien diseñados, financiados adecuadamente y relativamente largos son cruciales para la ética de la investigación sanitaria en ciencia de datos.

Las agencias multilaterales, incluidas las Naciones Unidas, los gobiernos, los investigadores, los defensores, los especialistas en bioética y otras partes interesadas, deben trabajar con las instituciones africanas para desarrollar directrices para la investigación de la salud con ciencia de datos a fin de optimizar los beneficios para la población mundial.

Las técnicas de ciencia de datos se han asociado con la producción de sesgos algorítmicos al replicar y reforzar los sesgos sociales. Los sesgos algorítmicos, combinados con una equidad y diversidad deficientes en los conjuntos de datos subyacentes, conducen a la privación de derechos algorítmicos, la distorsión y la discriminación. Es necesario abordar las cuestiones relacionadas con la colonización de datos y la investigación extractiva para reducir los sesgos.

En el futuro, se deberían desarrollar nuevas estrategias para la investigación en salud con ciencia de datos con objetivos específicos, lo que beneficiaría enormemente a los diferentes ecosistemas de investigación en salud en África.