Ciencia de datos sin fronteras: tendiendo puentes en la capacidad de ciencia de datos en las instituciones de salud...

Área de la Ciencia:

• Salud pública; Ciencia de datos; Informática de la salud

Sus antecedentes:

• La ciencia de datos de salud pública eficaz en África requiere la comprensión de las capacidades institucionales.
• Este estudio evalúa la disponibilidad de datos de salud, las necesidades de capacitación, la gobernanza de datos y la infraestructura en tres instituciones de salud africanas.

Objetivo del estudio:

• Realizar una evaluación multidimensional de las capacidades institucionales en instituciones de salud africanas.
• Informar el uso de herramientas de ciencia de datos para abordar los desafíos de salud en África.

Principales métodos:

• Encuesta de evaluación de necesidades de referencia sobre disponibilidad de datos de salud, necesidades de capacitación, gobernanza de datos e infraestructura.
• Análisis integrado para identificar patrones, brechas y oportunidades entre dimensiones.
• Estudio implementado dentro del Proyecto Data Science Without Borders en Senegal, Etiopía y Camerún.

Principales resultados:

• Las instituciones exhiben perfiles diversos: IRESSEF (Senegal) tiene ricos recursos de datos pero limitaciones de infraestructura; AHRI (Etiopía) tiene recursos informáticos superiores; DGH (Camerún) tiene fortalezas en la investigación de enfermedades infecciosas.
• Las prioridades comunes incluyen mejorar las capacidades analíticas y de datos y adoptar técnicas de IA/aprendizaje automático.
• El establecimiento de estructuras de gobernanza de datos es crucial para el intercambio de datos y los análisis colaborativos.

Conclusiones:

• La creación de capacidad requiere un modelo por fases que aproveche las necesidades y complementariedades institucionales, yendo más allá de los enfoques estandarizados.
• Las recomendaciones incluyen el establecimiento de una gobernanza de datos sólida, la implementación de capacitación personalizada y la abordaje de las brechas de infraestructura.
• Los análisis federados y un enfoque africano adaptado a la ciencia de datos de salud, incluida la adopción de IA, pueden fomentar la colaboración continental manteniendo la soberanía de los datos.