Los investigadores del CONICET y la UTN desarrollaron un software para evaluar el riesgo habitacional y generar modelos de viviendas más saludables.
“Una vivienda saludable es aquella que brinda protección contra lesiones evitables, envenenamientos y exposiciones térmicas y de otro tipo que puedan contribuir a generar enfermedades o padecimientos crónicos”, así lo indica la Organización Mundial de la Salud.
Además ayuda al desarrollo social y psicológico y provee acceso a centros de trabajo, de educación, a los servicios necesarios y a los lugares de diversión que fomentan un buen estado de salud.
María Rojas, doctora en demografía e investigadora independiente del CONICET en el Instituto de Investigaciones Geohistóricas (IIGHI, CONICET-UNNE), lleva adelante un proyecto que propone el uso de una metodología asociada a un software, que identifica las variables de riesgo a las que se encuentran sometidas las viviendas de la comunidad.
El sistema fue transferido a la localidad de Villa del Totoral, en Córdoba, para ser trabajado en conjunto con la población. La identificación de problemas permitiría el planteo de estrategias concretas para poder resolverlos.
La metodología sirve para diagnosticar el Riesgo de la Vivienda para la Salud. Es decir, identifica la problemática y busca soluciones viables acordes a la estructura de cada comunidad.
La importancia de este enfoque radica en la elaboración de diseños teóricos, y su conversión en instrumentos de medición como softwares, que logran captar la realidad en su mayor complejidad.
Después de estas etapas de diagnóstico, se comienza a trabajar para involucrar a la comunidad.
¿Qué es una vivienda saludable?
Según la OMS, la vivienda saludable es una estrategia para prevenir y promover la salud ambiental, que se asume como un proceso socialmente determinado y multidimensional. En este contexto los hechos individuales deben comprenderse como parte de los procesos familiares, comunitarios y sociales más amplios.
El software se construyó como una herramienta de captura de datos, cálculo y apoyo a la transferencia para estimar el riesgo de la vivienda urbana para la salud.
Además se desarrollaron cinco redes neuronales artificiales que trabajan interconectadas para estimar el riesgo a partir de los subíndices que constituyen la categoría de vulnerabilidad social de los hogares y la amenaza de la vivienda.
La información extraída servirá para la toma de decisiones de gestión en salud ambiental y para mejorar la calidad de vida de las personas. Esto es así en al menos dos formas: por un lado, el software permite efectuar simulaciones para estudiar rápidamente el efecto en el riesgo para la salud que tendrían acciones concretas que están bajo estudio. Por otra parte, una vez tomadas medidas concretas de gestión, nos permite verificar el resultado de las mismas en el tiempo.
