Por qué la inteligencia sobre enfermedades debe conectarse con la acción sobre el terreno

La salud pública nunca ha tenido tanta información sobre el riesgo de enfermedad. Las plataformas de vigilancia digital agregan informes de miles de centros. Los satélites miden a diario la lluvia y la temperatura de la superficie terrestre. Las herramientas de inteligencia de fuentes abiertas rastrean noticias y redes sociales en decenas de idiomas. Cada temporada se publican modelos de pronóstico.

Y, sin embargo, programa tras programa se repite el mismo patrón: se reconoce el aumento, se redacta el informe, se celebra la reunión y la respuesta llega después del pico.

El problema rara vez es la falta de inteligencia. Es la distancia entre la inteligencia y la acción.

Dónde se abre la brecha

Pensemos en una secuencia típica en un programa contra una enfermedad transmitida por vectores. Un responsable de vigilancia distrital observa que la positividad aumenta en los informes semanales. Un epidemiólogo estatal lo confirma una semana después, cuando se agregan los datos. Un pronóstico, si existe, se queda en una presentación. En una reunión de coordinación se decide intensificar el control de vectores. Luego alguien tiene que determinar qué barrios, qué equipos, cuántos insumos y en qué orden, normalmente en una hoja de cálculo y a menudo desde cero.

Cada traspaso añade retraso y pierde información. El pronóstico que explicaba por qué aumentaba el riesgo y dónde se concentraba rara vez sobrevive al trayecto hasta el microplan. Y una vez desplegados los equipos de campo, el programa a menudo tiene poca visibilidad de lo que realmente se hizo hasta que llegan los informes, semanas después.

Inteligencia que se queda en el panel

Muchas herramientas de inteligencia sobre enfermedades están diseñadas para informar: mapas, alertas, informes. Eso es valioso, pero informar no es lo mismo que facilitar la acción. Un mapa de riesgo no le dice a un supervisor qué equipo enviar a qué asentamiento mañana. Un pronóstico no se concilia por sí solo con los niveles de existencias de un almacén distrital.

Cuando la inteligencia se queda en el panel, ocurren tres cosas:

• Las decisiones vuelven a la costumbre. Sin un camino práctico del riesgo al plan, los programas recurren a la asignación del año anterior.
• La rendición de cuentas se diluye. Resulta difícil saber si un mal resultado se debió a una inteligencia deficiente, a una mala decisión o a una ejecución débil.
• El aprendizaje se estanca. Si las actividades no se vinculan con el riesgo que las motivó, no hay forma de saber qué respuestas funcionaron.

Cómo es la inteligencia conectada

Cerrar la brecha no requiere un único sistema monolítico. Requiere conectar deliberadamente unas pocas cosas:

1. Las señales verificadas alimentan los pronósticos. Los eventos confirmados por los analistas deben actualizar las estimaciones de riesgo, no quedarse en una bandeja de entrada aparte.
2. Los pronósticos alimentan la priorización. El riesgo debe combinarse con la vulnerabilidad y el acceso a la atención mediante criterios transparentes y acordados.
3. Las prioridades alimentan los microplanes. Las zonas clasificadas deben traducirse en borradores de planes de campo que tengan en cuenta los equipos, las distancias y las existencias.
4. La ejecución alimenta el monitoreo. Las actividades planificadas frente a las completadas deben ser visibles mientras aún hay tiempo para ajustar.
5. Los resultados alimentan el siguiente ciclo. La cobertura, el costo y las tendencias epidemiológicas deben orientar la siguiente ronda de planificación.

Ninguno de estos vínculos es exótico desde el punto de vista tecnológico. Lo que ha faltado es una filosofía de diseño que trate toda la cadena como el producto.

Mantener a las personas al mando

Conectar la inteligencia con la acción plantea una preocupación legítima: ¿elimina la automatización el juicio humano de decisiones que afectan a las comunidades? No debería. El objetivo es eliminar la fricción, no a las personas. Los borradores de planes deben ser revisados por supervisores que conocen el terreno. Las clasificaciones deben mostrar sus ponderaciones para que las partes interesadas puedan cuestionarlas. Los pronósticos deben mostrar su incertidumbre para que los responsables de decisiones puedan sopesarlos adecuadamente.

Bien hecho, un sistema conectado da a las personas con experiencia más tiempo para ejercer el juicio que solo ellas pueden aportar, y un registro más claro de por qué se tomaron las decisiones.

La medida del éxito

El valor de la inteligencia sobre enfermedades no está en el número de alertas generadas ni en la sofisticación de un modelo. Está en si la intervención adecuada llegó a la comunidad adecuada en el momento adecuado, y en si podemos demostrarlo.

Ese es el estándar que Epinova se está construyendo para cumplir. Empezamos por la malaria y el dengue porque ambas dependen mucho de las condiciones locales y ambas premian una acción precisa y oportuna. En los próximos meses trabajaremos con nuestros socios para comprobar si conectar cada paso de la cadena marca una diferencia medible, e informaremos de lo que aprendamos, incluido lo que no funcione.