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Reseña del proyecto: El objetivo de esta publicación fue modelar los escurrimientos diarios en una cuenca hidrográfica utilizando datos de sensores remotos (SR) en el modelo CEQUEAU a 0.05°/~5 km, 0.125°/~13,5 km y 0.25°/~27.5 km de resolución espacial. El área de estudio comprende la cuenca del río Catamayo, ubicada en el sur del Ecuador (4.094°S/ 79.569°W). La parte alta de la cuenca se caracteriza por recibir aportes continuos de lluvia, influenciada por los vientos alisios, humedad de la cuenca amazónica y orografía irregular de la cordillera de los Andes. Mientras que en la parte baja, las lluvias son estacionales entre diciembre y mayo, y es afectada por eventos climáticos como El Niño y La Niña.


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Reseña del proyecto:
Las enfermedades vectoriales transmitidas por Aedes aegypti, como el Dengue, Chikungunya y Zika, son unas de las más extendidas en el Ecuador y constituyen uno de los mayores retos de la salud pública. La distribución de estas enfermedades está determinada por una dinámica de factores medioambientales y sociales. En la Región Costa del Ecuador, el número de casos de enfermedades vectoriales por Aedes aegypti ha aumentado sostenidamente durante los últimos años debido al incremento de varios factores que afectan de forma directa en la incidencia de casos de enfermedades vectoriales. La provincia de Manabí es una zona endémica de enfermedades transmitidas por el vector Aedes aegypti, con una alta incidencia de casos, debido a las precipitaciones en la zona y la vegetación que presenta generan focos de crecimiento de vectores, y con el aumento de la población se altera el perfil epidemiológico del sector. La determinación de la relación existente entre enfermedades vectoriales con la precipitación e índice de vegetación permitirá conocer cómo afecta una variable sobre otra; mediante la generación de un modelo predictivo de incidencia de casos permitirá una mejora en la planificación de actividades en el Sistema de Vigilancia Epidemiológica y Control Vectorial de la provincia.

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Reseña del proyecto:
La OMS indicó que entre los años 2030 y 2050 las variaciones climáticas provocarán, aproximadamente, 250.000 muertes por año, causadas por distintas enfermedades como la malnutrición, el paludismo, la diarrea y el estrés calórico. Existen estudios que plantean que las enfermedades diarreicas agudas varían con las estaciones, indicando así que son perceptibles a las variaciones climáticas debido a la ubicación geográfica. De forma específica, en los trópicos alcanzan su máximo durante la estación lluviosa, estableciendo que tanto las inundaciones como las sequías aumentan el riesgo de propagación. En este contexto, el presente proyecto de investigación se basó en el análisis de la variabilidad espacio – temporal de las enfermedades diarreicas agudas y de la precipitación en Ecuador continental mediante tecnologías geoespaciales, para lo cual en una primera etapa se realizó el análisis entre número de casos de EDAs por semana epidemiológica, en cada provincia del Ecuador continental entre los años 2013 y 2016. En paralelo, en las mismas condiciones se observó el comportamiento de la precipitación y finalmente se analizó la correlación entre las variables. Con toda esta información se determinaron valores de coeficiente R entre -0,30 y 0,64, de forma que no se establece correspondencia lineal entre las enfermedades diarreicas y la lluvia.

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Reseña del proyecto:En este proyecto de titulación se usará de aprendizaje de máquina (Machine Learning), en particular se usará el modelo MaxEnt (Máxima Entropía) para modelar la enfermedad dengue en el territorio nacional.
MaxEnt estima la distribución de probabilidad que sigue un conjunto de puntos que en este caso representan la presencia de la enfermedad, lo que implica que después de obtener dicha distribución se puede conseguir la probabilidad de riego de contagio de la mencionada enfermedad en cualquier lugar.

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Reseña del proyecto:
En esta investigación se desarrolla la metodología necesaria para entender la funcionalidad y aplicación del modelo matemático MaxEnt, este combina máxima entropía, estadística y modelos bayesianos, permitiendo hacer predicciones utilizando información incompleta.
MaxEnt tiene como principio estimar una distribución de probabilidades de máxima entropía sujeta a restricciones medio ambientales, para la modelación de las zonas de riesgo del paludismo en Ecuador.

Reseña del proyecto:
El presente proyecto pretende disminuir la complejidad existente en las gestiones actuales de Asistencias Técnico Científicas y Actividades de la Plataforma EpiSIG del Instituto Nacional de Investigación en Salud Pública, las cuales se debe reestructurar para tener un registro detallado de las funciones de los profesionales y así dar cumplimiento a las disposiciones del Instituto. Además este proyecto busca una solución a la secuencia a seguir por parte de los solicitantes para realizar una solicitud de Asistencia Técnico Científica y una gestión automatizada y lógica de Actividades que EpiSIG tiene, mediante el uso de las Tecnologías de la Información, automatizando y diseñando nuevos procesos, optimizando los recursos que se tiene disponibles, permitiendo así que los profesionales y responsables del Instituto, valoren a la tecnología como herramienta para la solución de problemas y como ayuda para mejorar y facilitar las tareas en las cuales se desempeñan.