
La primera de las visitas fue la del Dr. Moritz Kraemer, epidemiólogo computacional en la Universidad de Oxford y profesor asociado de Epidemiología Computacional y Genómica. Co-director del Programa en Genómica Pandémica de la Oxford Martin School y también es cofundador de Global.health, una plataforma de integración de datos para información epidemiológica y genómica de acceso abierto. Su principal área de investigación se enfoca en la intersección de la ciencia de datos, la ciencia de redes, la ciencia del clima, la epidemiología, la salud pública y la genómica.
Durante su presentación denominada “Digital and genomic epidemiology of emerging pathogens: the role of climate and host behaviour”el Dr. Mortiz se refirió a cómo el COVID-19 ha evidenciado brechas críticas en la vigilancia y modelado de enfermedades infecciosas, así como en su traducción a políticas públicas. Presentando investigaciones en la intersección de herramientas digitales que miden comportamientos humanos y cómo pueden mejorar las evaluaciones de la propagación de enfermedades infecciosas. Al combinarse con la dinámica evolutiva del COVID-19 y otros patógenos emergentes, mejoran las estimaciones del origen, la dispersión geográfica y la velocidad de propagación de patógenos infecciosos.
La segunda de las presentaciones tuvo como título Reproducibility, collaboration and open science in epidemiology and biostatistics, la cual estuvo a cargo del Dr. Simon Busch Moreno, Investigador postdoctoral en la Universidad de Oxford, quien trabaja en el desarrollo de modelos estadísticos bayesianos y modelos mecanicistas para el estudio de la dinámica espacio-temporal de la propagación de enfermedades, abordando factores como la movilidad humana, vectores y otros aspectos. En este sentido, su trabajo pretende integrar la capacidad inferencial y predictiva de los modelos, para potenciar su uso científico y práctico.

Para el caso específico de la epidemiología, se centró en el problema de los datos de propiedad privada y cómo la ciencia abierta es un paso importante hacia adelante. Aprovechó la instancia para explicar las implicaciones políticas relacionadas con este problema, para luego referirse a bioestadística, como una herramienta inferencial importante para la epidemiología. “Es necesario contar con herramientas estadísticas apropiadas para desarrollar métodos claros y reproducibles. Las estadísticas no escapan a las implicaciones políticas de la ciencia reproducible”, y desde esa perspectiva, afirma que un marco bayesiano es más adecuado para los próximos desafíos de reproducibilidad y ciencia abierta. “En resumen, podemos encontrar enfoques mejores para los datos abiertos, algunos de los cuales pueden necesitar ser debatidos en una arena política, y estos deberán ir acompañados de métodos estadísticos sólidos y personalizados”.
Charla : Reproducibility, collaboration and open science in epidemiology and biostatistics
Finalmente fue el turno del Dr. Bernardo Gutierrez quien dictó la Conferencia: Avances metodológicos en epidemiología de enfermedades infecciosas (State of the art methods in infectious disease epidemiology). Gutierrez, es investigador postdoctoral en el Departamento de Biología, del Programa de Genómica de Pandemias del Oxford Martin School y del Pandemic Sciences Institute (PSI) de la Universidad de Oxford y es además, Profesor Invitado en la Universidad San Francisco de Quito, Ecuador.

Durante su presentación el experto fue revelando cómo la epidemiología de enfermedades infecciosas se vio transformada a partir de la pandemia de SARS-CoV-2, en donde los requerimientos urgentes de diferentes actores para comprender y mitigar al virus resultaron en avances significativos dentro de varios campos: recolección y procesamiento de datos, modelamiento matemático, integración de fuentes de información e incorporación de herramientas modernas como el secueciamiento genómico de patógenos. Durante su presentación exploró algunos de los métodos nuevos que se han comenzado a aplicar con mayor énfasis dentro de la epidemiología de enfermedades infecciosas incluyendo data mining, epidemiología especial, epidemiología genómica y modelos predictivos. “La implementación de estos métodos más allá del ámbito académico puede representar un salto considerable en el monitoreo y manejo de amenazas a la salud pública”.
Conferencia: Avances metodológicos en epidemiología de enfermedades infecciosas