PROYECTOS
Innovamos en productos, procesos y gestiones en la salud para construir soluciones a través de recursos tecnológicos identificados por medio de la investigación. La producción científica gira en torno a cinco líneas principales de investigación:
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Análisis Geoespaciales de patrones de movilidad
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Desarrollo de sistemas de diagnóstico y detección
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Ciencia de datos y 'big data' aplicados a enfermedades tropicales
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Epidemiología del cambio climático
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Desarrollo de herramientas para detección de parámetros ambientales
Estas líneas de investigación son métodos que utilizamos para procesar información conseguida en los proyectos por medio de las siguientes herramientas:
Algunos proyectos tienen posiciones abiertas para investigadores, tesistas y pasantes.
Contáctenos a: imtavh.innovalab@oficinas-upch.pe
GESTIÓN DE DATOS PARA ESTUDIOS CLÍNICOS
Nuestro laboratorio se especializa en la gestión de datos para estudios clínicos y epidemiológicos. Actualmente somos responsables del CORE de gestión de datos de los ensayos clínicos de la vacuna CUREVAC contra el COVID-19 y del ensayo de Lactoferrina como tratamiento contra el COVID-19, entre otros. Aplicamos procedimientos de colección, análisis y reporte de información estandarizados que cumplen los requisitos de seguridad y confidencialidad de la normatividad HIPAA y de otros organismos nacionales e internacionales.
CIENCIA DE DATOS GEOESPACIALES
El uso de información geográfica permite informar mejor los modelos de análisis para entender las diferentes dinámicas de procesos sociales, con particular énfasis en la epidemiología de enfermedades infecciosas y crónicas. Proyectos en colaboración con el Centro de Cambio Climático y Salud Planetaria de la LSHTM y Clima, el Centro Latinoamericano de Excelencia en Cambio Climatico y Salud de UPCH permiten explorar estos procesos en contextos con recursos limitados para mejorar las intervenciones en salud pública.
INFERENCIA CAUSAL & MODELAMIENTO DINÁMICO
El uso de nuevas metodologías de inferencia causal y modelamiento matemático permiten la cuantificación del efecto causal de exposiciones bien definidas y la construcción de escenarios de intervención, respectivamente. Los proyectos en colabroación con la Universidad de California, San Diego (UCSD) y BITMAP-UP utilizan estas técnicas para abordar problemas de salud complejos.
MAPEO DE ALTA RESOLUCIÓN CON DRONES & ML
En colaboración con el Centro Wadsworth del departamento de Salud de NY, la London School of Hygiene and Tropical Medicine (LSHTM) y el Instituto de Salud Global de la Universidad de California, San Diego (UCSD) este proyecto desarrolla de forma pionera métodos de recolección y análisis de datos de percepción remota usando drones y Machine Learning (ML) para poder aplicarse al control de enfermedades infecciosas transmitidas por vectores en gradientes urbano-rurales.
FREEDOM FROM INFECTION (LIBRES DE INFECCIÓN)
Proyecto en colaboración con la LSHTM y financiado por la fundación Bill & Melinda Gates que busca identificar los componentes del sistema de salud que son más relevantes para apoyar la confirmación de la eliminación de la malaria y a través de modelos matemáticos y estadísticos ayudar a identificar qué áreas han tenido éxito en su eliminación, generando evidencias para la toma de decisiones.
HARMONIZE
Proyecto en colaboración con Barcelona Supercomputing Center (BSC) y respaldado por Wellcome Trust que busca crear una infraestructura digital de bases de datos armonizadas para construir sistemas de respuesta y alerta temprana de epidemias de enfermedades infecciosas, exacerbadas por el cambio climático.