La Asociación Colombiana de Universidades, con el objetivo de promover y visibilizar las aplicaciones que hayan desarrollado las instituciones de educación superior asociadas, para la detección, seguimiento y recomendaciones frente al Covid-19, inició el ciclo de webinars llamado “Apps frente al Covid-19”. El primer encuentro se realizó en conjunto con la Universidad de los Andes y la Universidad Tecnológica de Pereira, que presentaron las aplicaciones que desde sus campus están siendo operadas.
El equipo de la Universidad de los Andes presentó su aplicación a cargo de la coordinadora del servicio médico y vigilancia epidemiológica de la universidad, Catherine Jaller; y el profesor de ingeniería, Mario Linares Vásquez. Compartieron a los asistentes sobre la creación del Sistema de Vigilancia Epidemiológico: App Senecare, que abarca una herramienta que funciona para reporte de síntomas y logra un seguimiento de los estudiantes.
Esta cuenta con tres estrategias específicas con las que logra tener un resultado eficaz:
- Vigilancia innovadora: Digital sindrómica
- Vigilancia basada en eventos: intensificada
- Vigilancia búsqueda activa de casos: tamízame poblacional
También expusieron su experiencia con la primera estrategia, que consistió en un cuestionario virtual que realiza una búsqueda entre las respuesta para determinar si existen síntomas entre los estudiantes, esta búsqueda se realiza con el fin de reducir la población que tenga síntomas dentro del campus estudiantil y lograr prevenir la infección masiva.
Entre tanto, la presentación de Universidad Tecnológica de Pereira estuvo a cargo del médico miembro del grupo de investigación, Manuel Martínez Muñoz; y el profesor titular de salud, José William Martínez, quienes presentaron un moldeo de riesgo en morbilidad que determinaron como “Calculadora de riesgo de muerte por Covid-19 y supervivencia”, que predice el riesgo de un estudiante frente a cualquier síntoma que esté presente, consiguiendo
una respuesta rápida para prevenir una complicación a futuro.
Utilizaron los métodos de inteligencia artificial o aprendizaje estadístico para dar una orientación basada en la evidencia y el poder predictivo, con el fin de clasificar en riesgo o descargar a los pacientes que pueden pasarse por alto y que están en riesgo de complicaciones.
“Es muy importante que estos desarrollos que se hagan en el país, se hagan con participación y liderazgo de las instituciones”, concluyó la Coordinadora Académica de la Asociación, Elizabeth Bernaol.
La fecha de la siguiente sesión, en la que se compartirán más experiencias de las IES, está por confirmarse. Con este ciclo de encuentro, Ascún busca contribuir a la visibilización de las iniciativas emprendidas por las instituciones de educación superior en pro de contribuir a la sociedad en la superación de la pandemia del Covid-19.