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SIG y epidemiología en tiempos del COVID-19

Visualizar y analizar datos de COVID-19 para comunicar y analizar la situación actual de pandemia

¿Quieres aprender a visualizar la evolución de la enfermedad a partir de los datos oficiales? ¿Te gustaría cartografiar el riesgo de transmisión del virus por zonas en tu ciudad? ¿Te gustaría saber cómo hacer mapas de contaminación atmosférica a partir de imágenes satélite para ver los efectos ambientales del confinamiento?

Los SIG pueden ser muy útiles para comunicar dónde se sitúan los focos de propagación y la evolución de la incidencia de un virus o enfermedad. Mientras que el análisis espacial dará soporte técnico a las decisiones que tomarán las administraciones locales en situaciones de emergencia sanitaria.
Estos son algunos de los aspectos que trataremos en la serie de post que iniciamos con éste.

Incidencia mundial por COVIT-19
Incidencia mundial por coronavirus en número de infectados y número de muertos por cada millón de habitantes. Fuente: OMS

Mostraremos algunas cuestiones técnicas relacionadas con las Tecnologías de la Información Geográfica y el COVID-19. Explicaremos cómo obtener, procesar y visualizar datos disponibles, cómo analizar distintas variables para localizar zonas con más riesgo de contagio en una ciudad, y cómo tratar imágenes de satélite para observar la contaminación atmosférica antes y durante el confinamiento.

Contaminación NO2 COVID-19
Contaminación por dióxido de nitrógeno antes, durante y después del confinamiento. Fuente: ESA

La epidemiología geográfica

El grado de salud que podamos tener variará según la zona del planeta, el país o la región donde habitamos. Del mismo modo, dependiendo de dónde nos encontremos variará la atención o el tratamiento que se dé a nuestra salud.

La idea de que el medio donde vivimos puede influenciar nuestra salud es un concepto común en medicina. La relación que hay entre la información geográfica y la salud surge a mediados de siglo XIX cuando después de sufrir devastadoras epidemias, sobretodo en Asia y Europa, aparecen nuevas teorías médicas, respaldadas por los avances de la cartografía.

Ya entonces se relacionó la incidencia de una enfermedad con las causas ambientales de un territorio para poder atribuir las causas de una epidemia. El Doctor John Snow determinó la causa de la epidemia por cólera en Londres el año 1854 mediante el estudio de la distribución espacial de los enfermos. Este fue un temprano ejemplo de análisis geográfico. En el mapa original del Dr. Snow se representan con puntos los casos de cólera durante la epidemia. Las cruces representan los pozos de agua de los que bebieron los enfermos.

SIG y Epidemiología. Mapa Dr Snow
Cartografia original del Dr. Snow. Fuente: Wikipedia

John Show fue el primer científico que utilizó mapas en sus investigaciones para determinar las causas de una enfermedad, en este caso los pozos contaminados que causaban el cólera a los londinenses. Nació de esta manera una disciplina que estudiaba la relación entre la geografía y la epidemiología, la epidemiología geográfica o Geographical Epidemiology.

La epidemiología es la ciencia que estudia la frecuencia de la aparición de la enfermedad y sus determinantes en la población. Su interés se centra en la población, para conocer quién se enferma, dónde enferma y cuándo enferma, como pasos necesarios para llegar a conocer el porqué de la distribución del fenómeno y la aplicación de este conocimiento al control de los problemas sanitarios.

La ubicación geográfica es una variable explicativa importante, ya sea porque refleja un elemento de riesgo determinado ambientalmente o porque las personas con atributos de riesgo similares viven juntas, por lo que el riesgo varía de un lugar a otro. No podemos hablar de los orígenes de la aplicación de los SIG, sin hablar de salud. El caso de estudio del Dr. Snow es considerado el caso precursor del desarrollo de los SIG.

¿Por qué la importancia de los SIG en epidemiología?

Los SIG son muy útiles para el estudio de la asociación entre medio ambiente, localización y enfermedad debido a su capacidad de análisis y de visualización de datos. Aportan numerosas ventajas a la práctica para la planificación y la investigación en salud pública. Aumentan la posibilidad de identificar focos de enfermedades y relacionarlos con variables sociales, culturales o ambientales. También permiten identificar los grupos de alto riesgo mediante la localización de los espacios más vulnerables, por lo que respecta a la composición social de la población o la capacidad del servicio público para dar respuesta sanitaria a una determinada enfermedad. Así mismo, permiten la planificación u organización social en periodos de pandemia a través del análisis espacial.

Sobrecarga sistema sanitario en España. COVID-19
Sobrecarga estimada del sistema sanitario de atención de cuidados intensivos (UCI) en España, a nivel autonómico el día 18-03-2020. Fuente: Proyecto #COVID-19RISK

Visualizar, analizar y modelizar

La visualización permite representar geográficamente la localización de los casos afectados por una epidemia, ya sea por lo que respecta al número de casos afectados, a los recuperados o a los fallecidos, así como la estructura demográfica de los infectados, generalmente por sexo y edad.

El análisis espacial va más allá de una simple cartografía para analizar los lugares más afectados por la enfermedad. En este caso la superposición de capas o variables territoriales nos proporcionan una nueva mirada que permite identificar patrones y entender el porqué de la distribución espacial de dicha enfermedad. Además, el análisis espacial nos permite establecer modelos de predicción de evolución de la enfermedad y establecer zonas de más riesgo o vulnerabilidad según la composición ambiental y/o sociodemográfica.

Riesgo epidémico en España. COVID-19
Riesgo epidémico estimado en España, a nivel de municipios, derivados de un modelo de propagación de epidemias basado en la movilidad habitual entre municipios. Fuente: Proyecto #COVID-19RISK

En los estudios de SIG y salud existen parámetros de calidad con respecto a los datos que no siempre son fáciles de cumplir. Para poder visualizar, analizar y modelizar datos epidemiológicos se requieren datos de mortalidad e incidencia lo más detallados, uniformes y veraces posible. La disponibilidad de estos datos no siempre se cumple ya que las epidemias son fenómenos, a menudo, repentinos que comprometen la capacidad de los sistemas sanitarios de recopilar de forma eficiente dichos parámetros. Así, no siempre se dispone de las cifras relativas a la muestra completa de la población que sufre dicha enfermedad, sino que los sistemas sanitarios tienen la capacidad de identificar como enfermos parte de la muestra y no la totalidad de los casos.

Finalmente, la Teledetección, a través del procesamiento de imágenes de satélite también permite la identificación de zonas de riesgo de ciertas enfermedades. Por ejemplo, se utilizan imágenes de los satélites para identificar el amianto y localizar zonas vulnerables cercanas a esta sustancia altamente cancerígena. Además, las imágenes de satélite nos permiten también observar consecuencias ambientales que conlleva una pandemia a nivel mundial como podría ser  la reducción de la contaminación ambiental después de semanas de descenso en la actividad industrial de ciertas regiones del planeta a raíz por ejemplo de la crisis del COVID.

Carla Garcia
Carla Garcia
Geógrafa, trabajo como técnico SIG en el Servicio de SIG y Teledetección (SIGTE) de la Universitat de Girona. Durante los últimos cuatro años he realizado mi trabajo de doctorado en geografía física sobre los sistemas dunares de la costa catalana. En mis trabajos de investigación he aplicado técnicas de teledetección mediante el uso de datos LiDAR para estudiar la dinámica geomorfológica de los sistemas eólicos litorales.
Rosa Olivella
Rosa Olivella
Geógrafa y postgrado en innovación y gestión del conocimiento en las organizaciones. Coordinando el Máster UNIGIS Girona y gestionando proyectos SIG en el Servicio de SIG y Teledetección (SIGTE) de la Universitat de Girona.


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