Ir al contenido

Documat


Arquitectura conceptual de plataforma tecnológica de vigilancia epidemiológica para la COVID-19

  • Pedro Atencio [1] ; German Sánchez-Torres [2] ; Rene Iral Palomino [3] ; John W. Branch Bedoya [3] ; Daniel Burgos [4]
    1. [1] Instituto Tecnológico Metropolitano

      Instituto Tecnológico Metropolitano

      Colombia

    2. [2] Universidad del Magdalena

      Universidad del Magdalena

      Colombia

    3. [3] Universidad Nacional de Colombia

      Universidad Nacional de Colombia

      Colombia

    4. [4] Universidad International de La Rioja (UNIR), España
  • Localización: Campus Virtuales, ISSN-e 2255-1514, Vol. 10, Nº. 1, 2021, págs. 21-34
  • Idioma: español
  • Títulos paralelos:
    • Conceptual architecture of the epidemiological surveillance technology platform for COVID-19
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      Dado que resulta probable que el SARS-CoV-2 se vuelva endémico en muchos países, requerirá no sólo apoyo a corto plazo sino también a largo plazo, ya que las políticas de distanciamiento social no pueden extenderse por mucho tiempo. Por lo tanto, una plataforma tecnológica de vigilancia epidemiológica puede representar una herramienta fundamental. El impacto del proyecto resulta esencial para que los actores relacionados con la salud pública diseñen y evalúen políticas destinadas a la reactivación segura de las actividades sociales después de que se suspendan las políticas de distanciamiento social. Consideramos también este servicio software como una pieza básica en la estrategia de Transformación Digital, ya que permite anticipar comportamientos y recursos necesarios que amolden las necesidades con la provisión de manera dinámica, pero ajustada a la realidad. Este enfoque de anticipación se vuelve un pilar en la estrategia digital de cualquier empresa, Administración y centro de educación. La herramienta incluye un mecanismo basado en Inteligencia Artificial para el análisis de datos con el fin de tener una comprensión dinámica de los síntomas, la evolución, los datos espacio-temporales sociales y las relaciones entre ellos, lo que permitirá a las entidades relevantes optimizar recursos como las pruebas de detección de virus y controles de prueba positivo.

    • English

      Since SARS-CoV-2 is likely to become endemic in many countries, it will require not only short-term support but also long-term support, as social distancing policies cannot be extended for long. Therefore, a technological platform for epidemiological surveillance can represent a fundamental tool. The impact of the project is essential for public health actors to design and evaluate policies aimed at the safe reactivation of social activities after social distancing policies are suspended. We also consider this software service as a basic piece in the Digital Transformation strategy, since it allows us to anticipate the behaviors and necessary resources that adapt the needs with the provision in a dynamic way, but adjusted to reality. This anticipation approach becomes a pillar in the digital strategy of any company, Administration and education center. The tool includes a mechanism based on Artificial Intelligence for data analysis in order to have a dynamic understanding of symptoms, evolution, social space-time data and the relationships between them, which will allow the relevant entities to optimize resources such as virus detection tests and positive test controls.

  • Referencias bibliográficas
    • Amazon (2020). Amazon Web Services (AWS) data lake for analysis of COVID-19 data. (https://dj2taa9i652rf.cloudfront.net/).
    • American Chemical Society (2020). CAS COVID-19 antiviral candidate compounds dataset. (https://www.cas.org/covid19).
    • Apostolopoulos, I.; Aznaouridis, S.; Tzani, M. (2020). Extracting Possibly Representative COVID-19 Biomarkers from X-ray Images with Deep...
    • Bavel, J. J. V.; Baicker, K.; Boggio, P. S.; Capraro, V.; Cichocka, A.; Cikara, M.; ...; Willer, R. (2020). Using social and behavioural science...
    • Bayer, J. B.; Triệu, P.; Ellison, N. B. (2020). Social Media Elements, Ecologies, and Effects. Annual Review of Psychology, 71(10), 471-497.
    • Brady, W. J.; Crockett, M.; Van Bavel, J. J. (2019). The MAD Model of Moral Contagion: The role of motivation, attention and design in the...
    • Brooks, S. K.; Webster, R. K.; Smith, L. E.; Woodland, L.; Wessely, S.; Greenberg, N.; Rubin, G. J. (2020). The psychological impact of quarantine...
    • Cabero-Almenara, J.; Llorente-Cejudo, C. (2020). Covid-19: transformación radical de la digitalización en las instituciones universitarias....
    • CDCP - Center for Diase Control and Prevention. (2020). CDC COVID-19 Cases, Data, and Surveillance. (https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/cases-updates/).
    • Ceylan, Z.; Meral, R.; Cetinkaya, T. (2020). Relevance of SARS-CoV-2 in food safety and food hygiene: potential preventive measures, suggestions...
    • Chang, M. C.; Park, D. (2020). How Can Blockchain Help People in the Event of Pandemics Such as the COVID-19?. Journal of Medical Systems,...
    • Chen, X.; Yu, B. (2020). First two months of the 2019 Coronavirus Disease (COVID-19) epidemic in China: real-time surveillance and evaluation...
    • Choi, B. C. (2012). The past, present, and future of public health surveillance. Scientifica, 2012(875253), 875253. doi:10.6064/2012/875253.
    • Choi, J.; Cho, Y.; Shim, E.; Woo, H. (2016). Web-based infectious disease surveillance systems and public health perspectives: a systematic...
    • Contreras, C. M.; Metzger, G. A.; Beane, J. D.; Dedhia, P. H.; Ejaz, A.; Pawlik, T. M. (2020). Telemedicine: Patient-Provider Clinical Engagement...
    • CSELS - Center for Surveillance, Epidemiology, and Laboratory Services (2020). Surveillance Data Platform (SDP) Program Efforts,. Estados...
    • Cuticchia, A. J.; Cooley, P. C.; Hall, R. D.; Qin, Y. (2006). NIDDK data repository: a central collection of clinical trial data. BMC medical...
    • Deshpande, P. S.; Sharma, S. C.; Peddoju, S. K. (2019). Predictive and Prescriptive Analytics in Big-Data Era. In Security and Data Storage...
    • DHHS - Department of Health & Human Services (2020). El Sistema Nacional de Notificación de Vigilancia de Enfermedades (NNDSS), Epidemiology,...
    • Duke-Sylvester, S. M.; Perencevich, E. N.; Furuno, J. P.; Real, L. A.; Gaff, H. (2008). Advancing epidemiological science through computational...
    • Ferretti, L.; Wymant, C.; Kendall, M.; Zhao, L.; Nurtay, A.; Abeler-Dörner, L.; ...; Fraser, C. (2020). Quantifying SARS-CoV-2 transmission...
    • Fong, S. J.; Dey, N.; Chaki, J. (2020). AI-Enabled Technologies that fight the Coronavirus Outbreak. In S. J. Fong, N. Dey & J. Chaki...
    • García-Peñalvo, F. J.; Corell, A. (2020). La COVID-19: ¿enzima de la transformación digital de la docencia o reflejo de una crisis metodológica...
    • Google (2020). Google Cloud Platform (GCP) Datasets for COVID-19 Research. (https://console.cloud.google.com/marketplace/browse?filter=category:covid19&pli=1).
    • Guibovich, G. (2009). Sistemas de Información para Vigilancia de la Salud 2009. OPS/OMS. (https://www.paho.org/venezuela/index.php?option=com_docman&view=download&category_slug=presentaciones&alias=22-sistemas-de-informacion-para-vigilancia-de-la-salud&Itemid=466).
    • Kappen, T. H.; Van Klei, W. A.; Van Wolfswinkel, L.; Kalkman, C. J.; Vergouwe, Y.; Moons, K. G. (2018). Evaluating the impact of prediction...
    • Kritikos, M. (2020). Ten technologies to fight coronavirus, Scientific Foresight Unit (STOA) of European Parliamentary Research Service, Brussels,...
    • Lopes, L. F.; Silva, F. A. B.; Couto, F.; Zamite, J.; Ferreira, H.; Sousa, C.; Silva, M. J. (2010). Epidemic Marketplace: An Information Management...
    • Martínez, F. (2000). De la información a la acción: la vigilancia de la salud pública. Centro Nacional de Epidemiología. Instituto de Salud...
    • McCall, B. (2020). COVID-19 and artificial intelligence: protecting health-care workers and curbing the spread. The Lancet Digital Health,...
    • Mergel, I.; Edelmann, N.; Haug, N. (2019). Defining digital transformation: Results from expert interviews. Government Information Quarterly,...
    • Moore, J. H.; Barnett, I.; Boland, M. R.; Chen, Y.; Demiris, G.; Gonzalez-Hernandez, G.; ...; Holmes, J. H. (2020). Ideas for how informaticians...
    • National Institutes of Health (2020). Open-Access Data and Computational Resources to Address COVID-19. (https://www.nih.gov/coronavirus).
    • Nsubuga, P.; White, M. E.; Thacker, S. B.; Anderson, M. A.; Blount, S. B.; Broome, C. V.; ...; Trostle, M. (2006). Public Health surveillance:...
    • Organización Panamericana de Salud (1974). Sistemas de vigilancia epidemiológica. Boletín de la Oficina Sanitaria Panamericana (OSP); 76 (6),...
    • Pappas, I. O.; Mikalef, P.; Giannakos, M. N.; Krogstie, J.; Lekakos, G. (2018). Big data and business analytics ecosystems: paving the way...
    • Ramírez-Montoya, M. S. (2020). Transformación digital e innovación educativa en Latinoamérica en el marco del COVID-19. Campus Virtuales,...
    • Rashid, M. T.; Wang, D. (2020). CovidSens: a vision on reliable social sensing for COVID-19. Artificial Intelligence Review. doi:10.1007/s10462-020-09852-3.
    • Resiere, D.; Resiere, D.; Kallel, h. (2020). Implementation of Medical and Scientific Cooperation in the Caribbean Using Blockchain Technology...
    • Revere, D.; Bugni, P.; Fuller, S. (2007). A Public Health Knowledge Management Repository that Includes Grey Literature. Publishing Research...
    • Safiullin, M. R.; Akhmetshin, E. M. (2019). Digital transformation of a university as a factor of ensuring its competitiveness. International...
    • Semantic Scholar (2020). CORD-19: COVID-19 Open Research Dataset and AI Challenge. (https://www.semanticscholar.org/cord19).
    • Sun, K. S.; Chen, J.; Viboud, C. (2020). Early epidemiological analysis of the coronavirus disease 2019 outbreak based on crowdsourced data:...
    • Tino, R.; Moore, R.; Antoline, S.; Ravi, P.; Wake, N.; Ionita, C. N.; ...; Chepelev, L. L. (2020). COVID-19 and the role of 3D printing in...
    • Valenzuela, M. T. (2015). Vigilancia Epidemiológica. Universidad de los Andes. (https://www.sabin.org/sites/sabin.org/files/oct21_1000valenzuela.pdf).
    • Wang, J.; Chun, Y.; Brook, R. (2020). Response to COVID-19 in Taiwan: big data analytics, new technology, and proactive testing. JAMA, 323(14),...
    • Whitelaw, S.; Mamas, M. A.; Topol, E.; Van Spall, H. G. (2020). Applications of digital technology in COVID-19 pandemic planning and response....
    • World Health Organization (2020). Global surveillance for COVID-19 caused by human infection with COVID-19 virus. WHO. Retrieved 2 April 2020.
    • Wu, J. T.; Leung, K.; Leung, G. M. (2020). Nowcasting and forecasting the potential domestic and international spread of the 2019- nCoV outbreak...
    • Xafis, V.; Schaefer, G. O.; Labude, M. K.; Zhu, Y.; Hsu, L. Y. (2020). The perfect moral storm: Diverse ethical considerations in the COVID-19...
    • Zamite, J.; Silva, F. A. B.; Couto, F.; Silva, M. J. (2010). MEDCollector: Multisource Epidemic Data Collector. In S. Khuri, L. Lhotská & N....
    • Zixin, H.; Qiyang, G.; Shudi, L.; Jin, L.; Xiong, M. (2020). Artificial intelligence, forecasting of Covid-19 in China. (https://arxiv.org/abs/2002.07112).
    • Zwitter, A.; Gstrein, O. J. (2020). Big data, privacy and COVID-19 – learning from humanitarian expertise in data protection. Journal of International...

Fundación Dialnet

Mi Documat

Opciones de artículo

Opciones de compartir

Opciones de entorno