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En este episodio conversamos con Craig desde su nuevo hogar en la provincia de Limpopo, Sudáfrica. Craig estudió en Estados Unidos en la Universidad de Pennsylvania en investigación en temas de HIV. Desde la parte más de laboratorio y pruebas clínicas (clinical trials) fué migrando hacia intervenciones sociales.
Durante la conversación cubrimos como este sector requiere de mucho acceso y uso de datos. Una de las necesidades de datos era poder juntar la información de diferentes sitios en los cuales se estaban haciendo pruebas. Integrar datos de distintos lugares geográficos en tiempo real fué el primer paso para luego poder ver tendencias y perfilar casos de estas pruebas clínicas.
Pudimos hablar de los aspectos sociales de esta recolección de datos de pacientes que están sufriendo dolores. Pensar en el usuario final (los pacientes) y su contexto social es clave para desarrollar una interfaz que permite una recolección adecuada de datos. Craig pudo dar buenos ejemplos de recolección de datos de pacientes con HIV y Tuberculosis y de la problemática de integrar diversos historiales clínicos en un dataset (proyecto desarrollado con Johnson & Johnson en 7 países en África).
Desde sus inicios TRN se enfoca en lograr que los resultados sean accesibles rápido y de forma gráfica y entendible a las comunidades adecuadas para así lograr influir de forma efectiva. Para esto colaboran con organizaciones tales como USAID.
Para lograr alto impacto Craig y TRN generan muchas alianzas con otras ONGs y Corporaciones varias que buscan generar impacto social. Este tipo de alianzas generan impacto tangible en políticas públicas y en procesos que afectan a pacientes.
Como parte de su doctorado Craig está creando métodos para lograr que los pacientes en África en las etapas de adolescencia puedan reportar su estado con la frecuencia requerida a través de apps móviles con interfaces gráficas que permitan ´universalidad´. A través de imágenes, emojis y otros recursos estas apps pueden recabar información sobre síntomas y estados de ánimo que conforman luego un dataset cuyo análisis luego puede permitir tratamientos en tiempo y forma. El HIV tiene altos índices de mortalidad durante la adolescencia y la posibilidad de dar seguimiento (sin una visita a un doctor) tiene el potencial de generar un muy alto impacto.