La iniciativa de DHIS2 sobre clima y salud en Malaui se basa en la infraestructura y la capacidad existentes de DHIS2, facilita la interoperabilidad con sistemas complementarios e incorpora herramientas innovadoras de DHIS2 para la integración de datos climáticos, la elaboración de modelos predictivos y la difusión de resultados personalizados a los actores clave, desde el ámbito nacional hasta el comunitario.
Sistema de información de salud y capacidad
En Malaui, el Ministerio de Sanidad lleva utilizando DHIS2 desde 2012 (cuando sustituyó al sistema DHIS original) como su Sistema de Información de Salud (HMIS), su principal herramienta de recopilación y agregación de datos y el repositorio nacional de datos de salud, que abarca más de 60 programas de salud. Malawi también utiliza DHIS2 para la vigilancia rutinaria de enfermedades, para los programas de salud comunitaria a través del sistema iCHIS y como plataforma de vigilancia «One Health» (OHSP). El Ministerio de Agricultura utiliza DHIS2 para el Sistema Nacional de Información sobre la Gestión Agrícola (NAMIS), que incluye datos meteorológicos locales y datos sobre la producción agrícola. Estos sistemas son propiedad del Ministerio de Sanidad y del Ministerio de Agricultura, que se encargan de su mantenimiento, con el apoyo técnico del HISP UNIMA.
A través del proyecto «Clima y Salud» de DHIS2, HISP UNIMA ha trabajado en varias mejoras de los sistemas DHIS2 de Malaui:
- Creación de una cuadrícula de datos a nivel de subdistrito para las zonas de influencia de los establecimientos sanitarios y las comunidades, utilizando datos de población de WorldPop y un procesamiento personalizado de datos a través de las herramientas climáticas de DHIS2, con el fin de generar una representación más precisa de la ubicación geográfica de los casos de malaria.
- Productos de vigilancia basados en datos climáticos (Boletín Climático) a través de una aplicación personalizada en DHIS2, que reúne diversas salidas de datos sobre la malaria, el cólera y otras enfermedades sensibles al clima —como previsiones de brotes, casos registrados, avisos sanitarios y previsiones meteorológicas— en un informe generado automáticamente, disponible como tableros dinámicos y en PDF para que lo reciban los responsables sanitarios de distrito y el personal nacional.
- Asignación de tareas a los trabajadores sanitarios comunitarios basada en datos climáticos y en inteligencia artificial, mediante una interfaz de chatbot personalizada a través de iCHIS, que ofrece orientación sobre posibles medidas para hacer frente a los riesgos para la salud relacionados con el clima.
Algunos de los principales retos que se han identificado son la gran cantidad de instancias de DHIS2, que complican la implementación de soluciones y ponen en riesgo la integridad de los datos, y algunas carencias en la disponibilidad de datos semanales sobre la malaria.
Las mejoras previstas para el futuro y los próximos pasos incluyen solucionar las discrepancias en la resolución temporal para crear una «fuente única de información veraz» para los datos de vigilancia, y poner en marcha la plataforma de análisis para integrar datos de varias instancias de DHIS2 —y de otros sistemas como EWARS— y mejorar las capacidades de visualización.
Integración de datos climáticos
La aplicación DHIS2 Climate se ha instalado en los sistemas nacionales HMIS e iCHIS, y ahora se está sometiendo a pruebas y validación con las partes interesadas locales, incluida la oficina de la OMS en el país, en lo que respecta a los componentes clave de EWARS. HISP UNIMA ha colaborado con el equipo del IRI para desarrollar la herramienta de intercambio de datos (DST) de ENACTS, que permite integrar en DHIS2 los datos meteorológicos y climáticos locales procedentes del MapRoom de ENACTS de Malaui. HISP UNIMA también ha desarrollado motores de armonización de datos para la vigilancia de enfermedades, que se han implementado a través de las herramientas climáticas de DHIS2.
Los próximos pasos consisten en poner en marcha la aplicación Climate App en todas las instancias nacionales de DHIS2 y ultimar el desglose y la armonización de los datos climáticos y medioambientales, desde el nivel de distrito hasta el nivel de comunidad o pueblo a escala detallada.
Modelización predictiva
HISP UNIMA ha instalado la plataforma Chap Modeling Platform y la aplicación DHIS2 Modeling App en una instancia de prueba de DHIS2 y ha probado el marco de modelización para la predicción de casos de malaria junto con el Programa Nacional de Control de la Malaria. Ya se han desarrollado una serie de modelos y se ha comprobado su precisión y utilidad. HISP UNIMA también ha empezado a probar el modelo EWARS-csd a través de la aplicación de modelización de DHIS2, en colaboración con la oficina de la OMS en el país, y está trabajando para desarrollar una solución híbrida Chap-EWARS.