En el marco de la estrategia nacional para la eliminación de la Malaria, la precisión en la localización y cuantificación de la población en riesgo es fundamental. Este ejercicio técnico demuestra cómo el uso de datos geográficos abiertos OpenStreetMap y tecnologías de análisis libre Python permite generar diagnósticos territoriales en tiempo récord, optimizando la toma de decisiones en salud pública.

La importancia de los Datos Abiertos en Salud

Para que una intervención de salud (como el rociamiento residual o la distribución de toldillos) sea efectiva, se debe saber dónde está la gente. Los datos libres permiten:

• Reducir costos: El acceso a cartografía detallada sin pagar licencias costosas.

• Transparencia: Procesos auditables donde la comunidad científica y técnica puede validar los cálculos.

• Interoperabilidad: Herramientas que se integran fácilmente con otros sistemas de vigilancia epidemiológica.

El Proyecto: Un Enfoque Minimalista y Potente

Alojado en GitHub: el desarrollo alojado en Streamlitse ha construido bajo una arquitectura minimalista. El objetivo es claro: ofrecer una base sólida que cualquier técnico o investigador pueda consultar, replicar y mejorar para aplicarla a otras enfermedades o necesidades territoriales.

Paso a Paso de la Construcción:

Para lograr una herramienta funcional y ligera, se siguió este proceso:

• Visualización Interactiva: Uso de Streamlit y Folium para permitir que el usuario defina su área de interés (vereda, barrio o localidad) de forma visual.

• Consulta Directa (Overpass API): En lugar de descargar bases de datos pesadas, la app consulta en tiempo real a los servidores de OpenStreetMap solo los datos del área dibujada.

• Geometría Computacional: Implementación de lógica con Shapely para calcular áreas con precisión geodésica, considerando la curvatura terrestre para no subestimar el tamaño de las viviendas.

• Algoritmo de Estimación: Un cruce de variables entre huella de edificio, niveles (pisos) y densidad habitacional para obtener una cifra de población probable.

• Democratización del Dato: Integración de módulos de exportación (CSV/Excel) para que el resultado del análisis pase de la web a las manos del tomador de decisiones.

Conclusión

Este sencillo ejercicio es una prueba más de que no se requieren grandes presupuestos de software para generar impacto. La combinación de Python y OpenStreetMap pone en manos de los programas de salud herramientas de nivel profesional para planificar un país libre de malaria.