Los sistemas de información
geográfica en la geografía médica*
Carlos Garrocho
El Colegio Mexiquense
[...]
the point
of all science, indeed all learning and reflection,
is to change and develop our understanding and reduce
illusion.
Andrew Sayer
Resumen
En este documento se exploran
algunas posibilidades de los sistemas de información geográfica (SIG) para
apoyar la investigación en geografía médica. Las dos primeras secciones son de
corte conceptual: en la primera se define la disciplina, otorgando especial
atención a sus diferentes objetos de estudio; en la segunda se define la
herramienta, con la finalidad de identificar sus posibilidades técnicas y
analíticas. Una vez que se establece el significado de los dos principales
componentes de este trabajo −geografía médica y SIG−, se procede, en la tercera
sección, a examinar cómo la herramienta puede apoyar la exploración de las
preguntas centrales de la disciplina. Finalmente, en la última sección se
plantean las principales conclusiones del documento.
*Una primera versión se presentó en el VII Congreso Nacional de
Investigación en Salud Pública de México, 3 a 5 de marzo de 1997, Instituto
Nacional de Salud Pública, Cuernavaca, Morelos. Agradezco el valioso apoyo de
la Facultad de Arquitectura y Diseño de la Universidad Autónoma del Estado de
México para la realización de esta ponencia.
Introducción
En años recientes la
geografía médica tradicional −orientada preferentemente a estudiar la ecología
de las enfermedades− ha sido complementada por estudios de corte espacial
relacionados con aspectos más generales del proceso salud-enfermedad y la
relación oferta-demanda de los servicios de salud. Estos nuevos intereses
conforman lo que Phillips (1981) llama geografía sociomédica, una de las
ramas más dinámicas de la geografía contemporánea.
También en años recientes
-pero en el campo de la informática-han surgido notables recursos tecnológicos
y poderosas herramientas de análisis espacial, inimaginables pocos años atrás.
En México, apenas en la segunda mitad de la década de los ochenta comenzó a
popularizarse la utilización de computadoras personales (PC) en los centros de
investigación en ciencias sociales. Los paquetes más utilizados eran las hojas
de cálculo (Lotus 1-2-3, por ejemplo), los procesadores de palabras (como el
viejo MemoMaker), y en menor grado algunos de análisis estadístico (como el
Statistical Package for Social Sciences, mejor conocido como SPSS).
Las entonces nuevas y
sorprendentes posibilidades gráficas, de cálculo y de escritura, permitieron el
trabajo mucho más eficiente −y quizá más efectivo, aunque esto está abierto a
debate− de los geógrafos y de todos los científicos sociales en general. Pero
−por si no fueran suficientes esos notables adelantos tecnológicos− la
informática les tenía deparada una gran sorpresa a los geógrafos: los SIG.
Los SIG son relativamente
nuevos, y para todo fin práctico, los geógrafos mexicanos comenzamos a utilizar
los SIG hace apenas unos cuantos años. El resultado es a menudo un coctel
peligroso, cuyos principales ingredientes son: inexperiencia, ilusión y
confusión. Inexperiencia, porque apenas empezamos a contar con personal
verdaderamente capacitado en el manejo eficiente de los SIG −aunque ya se
enseña a manejarlos en algunas licenciaturas−;[1] ilusión,
porque las posibilidades visuales de los SIG con frecuencia generan
expectativas desmedidas acerca de los beneficios que se derivarán de su
utilización −aunque sólo en raras ocasiones se pueden satisfacer cabalmente−; y
confusión, porque no es raro encontrar estudiantes e incluso investigadores
profesionales que definen sus intereses académicos en función de las
posibilidades de los SIG que saben manejar o que tienen a su alcance
confundiendo el medio, es decir el SIG, con el fin, o sea, abordar problemas de
investigación socialmente relevantes.
Resumiendo, este es el
contexto: una disciplina dinámica con una gran tradición académica (la
geografía médica) se encuentra con una de las herramientas de análisis espacial
más poderosas de todos los tiempos (los SIG). Esta situación, aparentemente
nueva, tiene un notable parecido con lo que le ocurrió a la geografía en los
años cincuenta y sesenta. En esas décadas, los geógrafos descubrieron la luz
del análisis cuantitativo formal, y las posibilidades analíticas −reales y
ficticias− que de pronto tuvieron ante sí los sedujeron, pero además los
deslumbraron (Clarke y Wilson, 1989).
En esos años, los geógrafos
produjeron un cúmulo de investigaciones cuantitativas, aunque no siempre
generaron buena investigación. Al margen de sus innegables logros, aún se
recuerdan algunos de los graves errores epistemológicos de esa revolución
cuantitativa: negación de lo cualitativo, atención exclusiva a lo
cuantificable, confusión de los medios con los fines. La lección a rescatar es
que cuando se abusó del recurso el resultado fue negativo: trabajos complejos y
rigurosos en términos cuantitativos, pero socialmente irrelevantes.
Ahora −en la segunda mitad de
los años noventa− me parece que los geógrafos estamos ante una nueva realidad:
la revolución informática. La computadora −y particularmente los SIG− están
deslumbrando y seduciendo a los geógrafos, tal como les ocurrió con el análisis
cuantitativo hace casi cuarenta años.
Para no cometer los mismos
errores, los geógrafos debemos ser más reflexivos sobre las posibilidades
reales que tienen las nuevas herramientas automatizadas para apoyar nuestras
tareas de investigación. Deberíamos recordar que la investigación comienza con
preguntas socialmente relevantes, no con herramientas casualmente disponibles.
¿Qué son los sistemas de
información geográfica?
Los SIG son una clase
especial de sistema compartido de información (Álvarez, 1997). Aunque resulta
difícil dar una definición universal de los SIG, para los propósitos de este trabajo
se podría decir que son manejadores de base de datos automatizados capaces de
almacenar, recuperar, analizar y desplegar información, actividades o eventos
georreferenciados, en forma tabular, gráfica y cartográfica (Huxhold, 1991).
En la literatura
especializada, los SIG son entendidos de tres maneras básicas: i) como
generadores de mapas, ii) como manejadores cartográficos de bases de
datos, y iii) como herramientas de análisis espacial (Álvarez, 1997).
Como generador de mapas un SIG es simplemente un medio de captura, despliegue y
procesamiento cartográfico. Cada conjunto de datos es representado como un mapa
en sí mismo (también llamado capa o tema), y los mapas pueden ser combinados o
superpuestos para generar nueva información cartográfica. Es decir, un nuevo
mapa.
La visión de los SIG como
base de datos pone énfasis en el diseño e instrumentación de las relaciones
entre archivos de datos (Frank, 1988). Por lo tanto, el administrador de bases
de datos se convierte en parte integral del SIG. Las aplicaciones de los SIG
como bases de datos normalmente implican búsquedas complejas que luego se
expresan cartográficamente. Es posible incorporar otras operaciones analíticas
más complejas, pero a menudo se requiere resolver algunos problemas de programación
(Garrocho, 1997a).
La tercera visión de los SIG
subraya la importancia del análisis espacial: por ejemplo, estadística
espacial, diversas técnicas de análisis geográfico y modelado de procesos
socioespaciales.[2]
Desde este punto de vista, los SIG son considerados más como laboratorios de
ambiente controlado, que como simples herramientas analíticas (Maguire,
Goodchild y Rhind, 1991).
La conclusión es evidente,
los SIG pueden ser entendidos de diferentes maneras dependiendo de la
perspectiva del usuario y del uso que se les pretenda dar.
Elementos
básicos de los SIG
Un SIG está compuesto de
cuatro elementos básicos interrelacionados: el equipo de cómputo (hardware),
los programas (software), los datos, y el usuario capacitado (liveware).
Los elementos de hardware pueden ser de muchos tipos, desde las sencillas
computadoras personales, hasta las estaciones de trabajo de alto desempeño,
minicomputadoras y mainframes. En los años noventa prevalece la tendencia a
utilizar estaciones de trabajo bajo el sistema operativo UNIX, aunque existen
en el mercado productos que operan en computadora personal bajo ambiente
Windows y que compiten con las más costosas estaciones de trabajo UNIX.
Adicionalmente, los dispositivos de entrada, almacén, y salidas, son elementos
esenciales de periféricos para captura de datos (por ejemplo scanners,
tabletas digitalizadoras, unidades de respaldo) y salidas de información (por
ejemplo graficadores, impresoras láser o de inyección de tinta, etcétera).
Los programas de cómputo (software)
son quizás la parte más visible de lo que es un SIG. Incluso, con frecuencia
los especialistas en computación, y en general los que no lo son, tienden a
pensar en los SIG como paquetes de software. Sin entrar en demasiados detalles,
el software de un SIG debe ser capaz −entre otras cosas− de crear, almacenar,
editar, manipular y desplegar información cartográfica; transformar
coordenadas, cambiar escalas, calcular áreas de regiones y distancias entre
puntos; asignar y almacenar atributos de diversos tipos (números, textos,
gráficas) de cualquier punto, línea o región de un mapa; ordenar, buscar,
relacionar o combinar datos georreferenciados; relacionar espacialmente los
datos cartográficos, es decir, reconocer objetos que estén a la derecha,
izquierda o junto a cierto objeto, o reconocer la intersección de dos líneas o
polígonos; analizar espacialmente los datos, esto es, determinar patrones de
datos asociados con su localización y manipularlos para derivar nueva
información a partir de los datos existentes.
Los datos, por su parte,
resultan muy caros de recolectar, almacenar y manipular, debido al gran volumen
de información que se requiere para resolver problemas concretos. Se estima que
el costo de los datos excede al costo del hardware y software en una proporción
de dos a uno, y se ha calculado que los datos representan 70% del costo total
de la instrumentación de un SIG (Álvarez, 1997). Sin embargo, la situación está
cambiando. Por un lado, existe una demanda intensa que clama por información; y
por el otro, diversas firmas compitiendo por el mercado, ofreciendo grandes
volúmenes de datos georreferenciados en medios electrónicos a costos cada vez
más accesibles. Las bases de datos del Instituto Nacional de Estadística,
Geografía e Informática (INEGI) son una clara muestra de esta tendencia.
El cuarto y último elemento
fundamental de los SIG es el personal responsable de diseñarlo, implantarlo y
usarlo. Sin un personal adecuadamente capacitado, difícilmente se pueden
alcanzar las metas planteadas en cualquier proyecto de desarrollo de SIG.
Aunque parezca obvio, la falta de entrenamiento y experiencia es un aspecto que
debe ser privilegiado si se quiere tener éxito con los SIG. Basta una mala
selección de hardware y software, una incorrecta digitalización y
georreferencia de los datos, o una mala selección de fuentes de información
−todas estas decisiones las toma el responsable del SIG−, para llevar al
fracaso la instrumentación de esta herramienta.
Aplicaciones
de los SIG
Los SIG pueden ayudar a
contestar diversos tipos de preguntas. En la literatura especializada se pueden
identificar cuando menos las siguientes: de localización (¿qué hay en cierto
lugar?); condición (¿dónde hay, está u ocurrió alguna cosa o evento?);
tendencia (¿qué ha cambiado en cierto sitio?); ruta (¿cuál es el trayecto más
conveniente para llegar a cierto lugar, saliendo de determinado punto?);
patrones (¿qué es común a determinados sitios?); y modelado (¿qué pasaría en
determinados lugares si cambian determinadas variables?).
Las preguntas de localización
involucran búsquedas en bases de datos para estimar el tipo de fenómeno que
puede ocurrir en un lugar determinado. Las de condición pretenden encontrar los
sitios −que tienen ciertas características comunes. Las de tendencia permiten
monitorear cambios en determinadas variables en un cierto tiempo. Las preguntas
de ruta requieren la implantación de algoritmos de optimización de trayectos, y
las de patrones implican cálculos estadísticos complejos para describir, comparar
y explicar el comportamiento espacial de fenómenos concretos. Para explorar el
último tipo de pregunta −de modelado− se utilizan modelos matemáticos que
permitan generar escenarios posibles y probables (parecidos a la realidad).
Las posibilidades analíticas
de los SIG son múltiples. Se utilizan de manera intensiva en el sector privado
para planear estrategias de mercado, y en el sector público y académico
contribuyen de manera valiosa para apoyar el entendimiento y solución de
problemas sociales, económicos, ambientales y, en general, de desarrollo urbano
y regional. El interés en los SIG está creciendo rápidamente y es razonable
esperar una evolución aún más acelerada de esta tecnología en los años por
venir.
¿Qué es la geografía médica?
Si se acepta que el medio
ambiente −tanto físico como social− afecta la salud de la población, entonces
se justifica estudiar la distribución espacial de los problemas de salud y
tratar de explicarlos, aunque sea de manera parcial, a partir de las
condiciones particulares del entorno. Esto es lo que intenta hacer la geografía
médica tradicional: describir detalladamente patrones espaciales de morbilidad
y mortalidad.
En años recientes, sin
embargo, la geografía médica ha ampliado su interés al estudio de los sistemas
de salud, particularmente en lo que se refiere a su distribución socioespacial,
accesibilidad, utilización y calidad (Joseph y Phillips, 1985). La corriente
tradicional de la geografía médica ha sido llamada "ecológica"
(Learmonth, 1978), y la contemporánea, de "atención a la salud" (o
"geography of health care", Phillips, 1981). Aunque esta segunda
corriente es cada vez más importante en la literatura internacional, es
necesario subrayar que los dos enfoques se complementan, no se sustituyen; conforman
de manera integral la misma disciplina, y son igualmente relevantes (Meade,
Florín y Gesler, 1988).
Principales
especialidades en geografía médica
Es posible distinguir
diversas especialidades en geografía médica, y en esta sección se examinan brevemente
las principales, con el fin de definir una imagen general de la disciplina.
Cartografía médica. La representación en mapas de patrones espaciales
de la salud y la enfermedad es una de las perspectivas académicas de mayor
tradición en la geografía médica. Incluso, generó las primeras contribuciones
importantes de los geógrafos al estudio del proceso salud-enfermedad. Algunos
de los trabajos más conocidos de los geógrafos médicos son precisamente de
corte cartográfico, por ejemplo, los numerosos Atlas de Salud publicados desde
hace mucho tiempo en diversas partes del mundo.
Ecología médica. La perspectiva ecológica se desarrolló
aceleradamente después de la Segunda Guerra Mundial, sobre todo, a partir de
las contribuciones de May (1958), quien brindó especial atención a la relación
espacial entre los "factores patológicos" y los "factores
geográficos" para explicar la salud diferencial de grupos humanos.
May identificó ocho factores
fundamentales para la salud; cinco patológicos y tres geográficos. Los factores
patológicos eran los siguientes: agentes causativos (microorganismos);
transmisores de agentes causativos (por ejemplo, moscas, pulgas, mosquitos);
receptores intermedios (organismos esenciales para el ciclo de vida de los
agentes causativos); reservas (receptores animales que cargan la infección y
que eventualmente la transmiten al hombre); y, finalmente, el ser humano (el
último elemento de la compleja cadena patológica). Por su parte, May sintetizó
los factores geográficos como: medio ambiente físico inorgánico (clima,
latitud, temperatura, humedad, y otros); medio ambiente sociocultural
(distribución del ingreso, perfil demográfico, niveles de vida, calidad de la
vivienda, etcétera); y medio ambiente biológico orgánico (flora y fauna, principalmente).
Otros autores (Pyle, 1976 y
1977 y McGlashan, 1966) incorporaron avanzados análisis estadísticos a la
estructura ecológica de May, generando investigaciones más rigurosas y
complejas, que algunos llaman estudios asociativos (Meade, Florin y
Gesler, 1988). Cuando además se incorpora información social georreferenciada
de manera intensiva −como lo hace Giggs (1983)−, entonces reciben el nombre de
"estudios de áreas sociales".
Sin embargo, los tres tipos
de estudios (ecológicos, asociativos, y de áreas sociales) tienen en común su
poco poder de explicación. Incapaces de establecer la relación causa-efecto, se
limitan a presentar asociaciones estadísticas −que a veces han resultado
espurias− entre factores de riesgo y patrones de salud. No obstante, no hay que
minimizar el valor descriptivo del enfoque ecológico como insumo de las
políticas de salud pública. En este sentido merece un espacio aparte el enfoque
llamado epidemiología del paisaje.
Epidemiología del paisaje. Este enfoque fue desarrollado por el geógrafo ruso
Eugene N. Pavlovski (1966), quien propuso que los factores de riesgo para la
salud humana no se distribuían homogéneamente en el territorio, sino que se
concentraban en áreas específicas que favorecían el ciclo de vida de algunas
enfermedades. Pavlovski razonó que si fuera posible identificar estas áreas
−que él llamó "zonas silenciosas"− entonces se podrían tomar medidas
preventivas para evitar el surgimiento y la eventual transmisión de la
enfermedad.
Pavlovski propuso que para
identificar las zonas de riesgo de enfermedades específicas, se debería conocer
primero el ciclo patológico de la enfermedad de referencia. Es decir, las
condiciones (climáticas, topográficas, de flora y fauna, la composición química
de suelos, y otros) que favorecen el desarrollo y la transmisión de los agentes
causales. Los razonamientos de Pavlovski fueron traducidos en políticas de
salud pública y resultaron fundamentales en la planeación y fundación de nuevos
asentamientos en Siberia (Meade, Florin y Gesler, 1988). La identificación de
zonas de riesgo debe ser considerada parte importante en términos de salud
pública, porque permite concentrar los recursos y esfuerzos destinados a la
prevención de enfermedades.
Estudios de difusión. A diferencia de los estudios ecológicos
tradicionales, los de difusión no pretenden establecer patrones espaciales de
salud y enfermedad en un tiempo dado, sino estudiar o modelar la difusión
espacial y temporal de las enfermedades o de fenómenos médicos.[3] Los
geógrafos han utilizado diversos métodos analíticos en sus estudios de
difusión: inspección visual de mapas, modelos teóricos y matemáticos, y
técnicas de estadística espacial (Pyle, 1986). Es importante conocer cómo se
difunden en el espacio las enfermedades para tomar medidas anticipadas a su
aparición en lugares específicos. Los estudios de difusión a menudo son
predictivos y por lo tanto muy útiles en términos de planeación.
Estudios de distribución de
servicios. Los estudios de
distribución de servicios de salud tienen profundas raíces morales, derivadas
de las teorías de "justicia distributiva" (Garrocho, 1993c). El
propósito de estos estudios es identificar desigualdades injustificables en la
distribución socioespacial de los servicios de salud, y sugerir medidas
correctivas. Las herramientas más importantes para realizar este tipo de
análisis son los mapas que presentan indicadores de distribución de los
servicios, así como las técnicas estadísticas de desigualdad socioespacial.[4]
Estudios de simulación y
modelado. Aunque los estudios de
difusión también podrían clasificarse en esta categoría, los de modelado y
simulación se refieren más a la localización y utilización de los servicios de
salud. Esta es una de las áreas de más reciente desarrollo en geografía médica,
y una de las de mayor potencial para generar resultados traducibles en términos
de políticas de salud pública (Garrocho, 1990a).
Los estudios de simulación y
modelado son predominantemente cuantitativos, aunque los trabajos más recientes
tratan de integrar en una misma estructura variables cuantitativas y
cualitativas (Garrocho, 1995a). Dos tipos de modelos son los más utilizados por
los geógrafos médicos cuando realizan estudios de simulación: los de
localización-asignación (location-allocation models), para definir
patrones de localización de los servicios, en función de cierto o ciertos
criterios sociales (Garrocho, 1990b; 1992), y los de interacción espacial, para
simular flujos de pacientes a unidades de salud −o como se registra en la
geografía de las actividades comerciales−, esto es, la conducta espacial de los
usuarios. Cabe decir que existen en nuestro país intentos de combinar modelos
de ambos tipos en un solo esquema analítico (Garrocho, 1995a).
Estudios de utilización. Éstos buscan explicar por qué la población utiliza
o no ciertos servicios médicos (Joseph y Phillips, 1985). Tales estudios son
deliberadamente eclécticos e integran variables espaciales y no espaciales,
cuantitativas y cualitativas, y diversos modelos discursivos y matemáticos
(Garrocho, 1995a). Los estudios de utilización son complejos debido a las
numerosas variables que se tienen que considerar, pero han demostrado ser muy
útiles en términos de planeación de los servicios de salud (Garrocho, 1993a).
Aunque esta revisión de las
principales especialidades de la geografía médica permite perfilar la
disciplina, es necesario identificar sus preguntas fundamentales para definirla
con mayor claridad, y evaluar el apoyo que pueden brindar los SIG para intentar
responderlas.
Las preguntas fundamentales
de la geografía médica y el apoyo potencial de los SIG
Tomando como punto de partida
las investigaciones de autores como Amedeo y Golledge (1975), Phillips (1981),
Joseph y Phillips (1985), y Meade, Florín y Gesler (1988), es posible
identificar cuando menos cinco preguntas fundamentales en geografía médica. Al
relacionar estas preguntas con la definición conceptual de los SIG -planteada
en la primera sección de este documento- se puede responder la pregunta que le
da sentido a este texto: ¿cuál es la utilidad potencial de los sistemas de
información geográfica en la geografía médica?
Preguntas
de investigación de la geografía médica y apoyo potencial de los SIG
i. ¿Por qué los servicios de
salud y los niveles de salud y enfermedad de la población se distribuyen
espacialmente de determinada manera?
Basta revisar las
estadísticas para notar las enormes diferencias internacionales, regionales e
intraurbanas en materia de indicadores de salud (tasas de mortalidad, esperanza
de vida, eventos de enfermedad por año, cobertura de vacunación contra
enfermedades específicas) y de disponibilidad de servicios de salud (médicos,
camas de hospital, incubadoras, medicinas).
El primer paso para explicar
la distribución espacial de la salud y los recursos para ésta, es definir con
cuidado su localización. Es decir, sintetizarlos cartográficamente. Los mapas
son una de las principales herramientas para comenzar los análisis de
distribución espacial de variables relacionadas con la salud humana; tanto, que
−como ya se dijo− algunas de las obras más conocidas de la geografía médica son
los llamados Atlas de salud.
En este sentido, los SIG
tienen un potencial enorme porque permiten generar numerosos mapas de gran
calidad en muy poco tiempo. Aún más, facilitan actualizar los datos, lo que
redunda en ahorros de tiempo, energía y dinero en el mantenimiento de la base
de información cartográfica.
Los SIG pueden generar
diversos tipos de mapas. Los más comunes son los temáticos, en los que se
aplican texturas o colores sobre áreas específicas. Es importante que un mapa
temático no tenga más de cinco tipos de texturas o colores, para facilitar su
lectura y referencia. Un simple vistazo a un mapa temático permite captar más
fácilmente la información que si se observa un cuadro, y facilita identificar
claramente las diferencias regionales en materia de indicadores de salud o de
disponibilidad de servicios en la materia.
Evidentemente, los datos
deberán estandarizarse respecto a la población de cada área que integra el mapa,
y es recomendable usar indicadores que ilustren cuando menos tres aspectos: la
magnitud de las variables (por ejemplo, doctores por cada mil habitantes); la
velocidad de cambio de éstas (si es que se dispone de datos para varios
momentos en el tiempo; por ejemplo, la tasa de crecimiento de cierta
patología); y las diferencias entre las áreas que integran el mapa (por
ejemplo, índices de especialización local).
No obstante, los mapas
temáticos tienen algunos problemas. Uno de ellos es que a menudo se representan
las áreas como si sus límites fueran impenetrables, como si no hubiera libre
tránsito de población entre ellas (casi como si fueran Estados nacionales).
Cuando se trata de mapas de escala internacional que involucran diversos
países, este supuesto puede ser correcto, pero no lo es cuando se trata de
mapas de escala regional o intraurbana. En estos casos los mapas pueden
presentar una imagen sesgada, sobre todo si se analiza la distribución de los
recursos para la salud.
Por ejemplo, si suponemos una
región (digamos, un estado de la República) en la que los servicios de salud se
concentran en una sola unidad espacial (un solo municipio), el mapa
correspondiente mostrará un municipio con una alta dotación de servicios, y al
resto de los municipios con una disponibilidad igual a cero, lo que de ninguna
manera refleja la situación real. En los hechos, los habitantes de los demás
municipios acuden al que concentra los servicios para recibir atención. Por lo
tanto, los habitantes del resto del estado sí disponen de servicios, aunque se
localicen en municipios sin servicio. Sin embargo, la disponibilidad de
recursos para la salud no es homogénea para todos los habitantes del estado,
sino que varía inversamente con los costos de transporte (medidos en unidades
económicas de tiempo, distancia o de incomodidades) que los separa de los
servicios de salud. En otras palabras, la posibilidad de acceder a los recursos
será mayor para los habitantes que enfrentan costos de transporte más bajos a
los servicios de salud, que para los que enfrentan costos más altos. Esto
explica por qué −cuando se analiza la distribución de los recursos de salud− se
prefiere utilizar indicadores que consideren la "permeabilidad" de
los límites de las diferentes unidades espaciales (Garrocho, 1993b), que los
indicadores que simplemente registran la existencia de servicios en un cierto
lugar. Los SIG facilitan el cálculo y la utilización operativa de indicadores
espaciales, cuya expresión cartográfica resulta de gran utilidad como insumo de
políticas de salud pública.
Otro problema de los mapas
temáticos es que representan cada una de las áreas como si fueran homogéneas,
cuando en realidad se registran importantes diferencias en su interior.[5] Por lo
tanto, hay que ser cautelosos en la interpretación de los mapas y recordar que
son representaciones de la realidad, no la realidad misma.
Otros mapas muy populares son
los de símbolos[6]
o cartogramas. A menudo se utilizan para mapear la localización y el tamaño de
localidades o de grupos de población específica, o de eventos (por ejemplo,
incidencias de cierta enfermedad o accidentes carreteros). Pero también para
generar imágenes de la distribución e importancia de las unidades de salud.
Estos mapas resultan muy útiles cuando se les asigna información a los
símbolos. Por ejemplo, si se trata de localidades o de grupos de población, se
pueden registrar datos de carácter demográfico, social, económico, de
morbilidad, mortalidad, y otros que permitan tener un panorama más completo de
las características de cada localidad o grupo, lo que sería útil para el diseño
y monitoreo de políticas de salud pública.[7]
Cuando los símbolos
representan unidades de salud se puede registrar información referente al
equipo, personal, stock de medicamentos disponibles y diferentes indicadores de
desempeño, lo que permite evaluar la calidad y actuación de las unidades
existentes. Si además se combina el SIG con una base de datos ad hoc es
posible incluir fotografías de las unidades de salud, lo que facilita tomar
decisiones en materia de inversiones para el mantenimiento físico de las
unidades.[8]
Además −como se asentó en la
primera sección- los SIG pueden generar mapas a partir de otros mapas. Es
decir, pueden empalmar y combinar varios mapas y generar nueva información cartográfica.
Esta capacidad de los SIG es particularmente útil en los estudios de ecología
médica y de epidemiología del paisaje. La superposición de mapas de factores de
riesgo a la salud o de condiciones que favorecen el desarrollo de ciertos
ciclos de enfermedad, permite identificar zonas de riesgo, lo que es sumamente
útil para prevenir enfermedades de carácter vectorial.
ii. ¿Cuál es la mejor manera
de distribuir socioespacialmente los recursos para la salud?
Dado que los recursos para la
salud son importantes para el bienestar de la población, es pertinente
preguntarse cuál es la mejor manera de distribuirlos, tanto en términos
sociales como espaciales.[9] Definir
la distribución socioespacial de los recursos no es fácil, porque implica,
primero, profundos análisis y discusiones morales relacionadas con la justicia
distributiva y, segundo, diseñar y construir elaborados modelos matemáticos
para hacer operativos los acuerdos morales (Garrocho, 1995b; 1997b).
Usualmente los SIG no
incluyen modelos matemáticos de localización, pero sí algunas utilerías que
permiten hacer planteamientos iniciales de política locacional. Por ejemplo,
los SIG pueden trazar círculos de diámetro variable alrededor de puntos
específicos en un mapa. Si se conoce el área de influencia normativa (o área de
mercado) de las unidades de salud, y se le indica al SIG la localización de la
demanda y la de las unidades de salud existentes en una región, se pueden
trazar círculos alrededor de cada unidad, lo que simula sus áreas de influencia.
Es decir, se puede asumir −en un primer momento− que la población localizada en
las áreas definidas por los círculos está cubierta por el servicio, mientras
que el resto de la población no, ya que acudir a las unidades de salud les
exigiría costos demasiado elevados o socialmente injustos e inaceptables (en
términos de tiempo, energía, incomodidades y dinero). Por lo tanto, las nuevas
unidades de salud deberían localizarse en aquellas localidades no cubiertas por
el servicio. Esta misma metodología puede seguirse para identificar fallas de
integración entre unidades de salud de diferentes niveles jerárquicos, y así
ayudar a reducir problemas de referencia y contrarreferencia de pacientes.
Por otro lado, los SIG
podrían ser útiles también en la asignación de la población a cada unidad de
salud. Por ejemplo, a partir de las utilerías gráficas de los SIG es
relativamente sencillo definir en un mapa las unidades de servicios de salud
más cercanas a cada localidad en una región dada, para luego definir la segmentación
del mercado que más convenga en términos sociales.
Si de cualquier manera se
requiere un método más refinado de localización de unidades de salud y de
asignación de la población a las unidades, se podría programar un modelo
matemático de localización asignación e implantarlo como utilería del software.
La experiencia indica que esto reporta ventajas, ya que las capacidades de
cálculo de los SIG facilitan notablemente la utilización operativa de los
modelos (Garrocho y Álvarez, 1995).[10]
Los modelos de asignación
tradicionales tienen algunos problemas conceptuales, ya que asignan la
totalidad de la población de las localidades analizadas a las unidades de
servicio más cercanas. Esta regla de asignación (llamada de "todo o
nada") no refleja el comportamiento espacial de los usuarios. En la
realidad, los pacientes pueden acudir a diversas unidades de salud y no
necesariamente a la más cercana (Phillips, 1979; Garrocho, 1992). Por lo tanto,
los modelos de asignación recientes se fundamentan en la teoría de la interacción
espacial.
Los modelos de interacción
espacial permiten simular flujos de pacientes entre áreas y unidades de salud,
o entre unidades de salud de diferente nivel jerárquico. Esto es importante en
estudios prospectivos o de impacto, para anticipar los flujos de pacientes a
unidades de salud específicas y prever problemas de sobre o subutilización de
los servicios (Garrocho, 1995a). No es raro que los SIG incluyan modelos de
interacción espacial muy elementales (llamados gravitacionales), pero que
resultan poco recomendables para estudios rigurosos. Por lo tanto, la mayoría
de las veces es necesario programarlos especialmente e instrumentarlos en el
ambiente del SIG que se esté utilizando.[11]
Por otro lado, si se trata de
hacer geografía médica prospectiva, resultará fundamental anticipar la
distribución espacial de la población (la demanda). Los SIG no incluyen modelos
de simulación de crecimiento urbano, pero una revisión de mapas con información
demográfica para diferentes momentos permitiría anticipar los nuevos patrones
de poblamiento. Por ejemplo, al examinar cartográficamente la distribución de
población de la zona metropolitana de la ciudad de México (ZMCM) entre 1950 y
1970, resulta evidente que la demanda por servicios de salud en su parte central
ha disminuido sistemáticamente, y lo más probable es que la tendencia se
mantenga durante los próximos años; en cambio, la población se incrementará
aceleradamente en algunos municipios del Estado de México (Garrocho, 1996). Una
política prospectiva de salud pública para la ZMCM debería tomar en cuenta
estos cambios locacionales de la demanda potencial.
iii. ¿Cómo se explica el
comportamiento espacial de los usuarios de servicios de salud?
Esta pregunta se relaciona
con determinar los costos de transporte que la población está dispuesta a
enfrentar para acceder a servicios de salud específicos, y −a un nivel de mayor
complejidad− con identificar las razones que tienen los pacientes para acudir a
ciertos servicios de salud y no a otros. Analizar el comportamiento espacial de
los pacientes es fundamental para entender los patrones de utilización de los
servicios de salud.
Esta pregunta de la geografía
médica involucra numerosos factores, y sólo algunos son de naturaleza espacial.
Por lo tanto, los SIG sólo podrían ofrecer un apoyo marginal. Por ejemplo, para
identificar las áreas de mercado de las unidades de salud y calcular la
sensibilidad de la demanda sobre cierto tipo de servicios ante cambios en los
costos de transporte que se tienen que enfrentar para acceder a ellos.[12]
Así, a partir de los datos de
utilización de cierto servicio (los registros médicos son una buena fuente de
información al respecto) se puede construir un mapa que registre los lugares de
residencia de los pacientes. Usualmente se define como área de mercado aquella
que cubre a 80% de los pacientes registrados en los datos de utilización (Ghosh
y McLafferty, 1987). Esto es algo que se puede hacer fácilmente con un SIG, y
−como ya se dijo− es un dato básico para definir zonas no cubiertas por los
servicios de salud, así como para identificar las zonas y grupos de demanda
real, es decir, los grupos de población que efectivamente utilizan los
servicios. A partir de esta información se pueden formular algunas preguntas -y
eventualmente algunas políticas- importantes en materia de salud pública: ¿por
qué grupos similares localizados en la misma región utilizan los servicios con
diferente intensidad?; ¿se detecta sobreutilización o subutilización de los
servicios en zonas específicas?; ¿es posible tomar medidas −en lugares
concretos− para evitar la sobre o subutilización de los servicios existentes?[13]
Si se define el área de
mercado de cierto servicio, es posible −con la ayuda de un SIG− contabilizar
los usuarios a diferentes distancias de la unidad de salud, lo que serviría
para calcular la fricción de la distancia de ese tipo de servicio. Este dato es
fundamental en las simulaciones generadas a partir de modelos de interacción
espacial.
Otra importante aplicación de
los SIG para entender los patrones de utilización de los servicios de salud es
mapear la distribución temporal de las unidades. Por ejemplo, al mapear los
servicios públicos de salud disponibles por las tardes, noches y fines de
semana en el Estado de México, resultó evidente la razón de la sobreutilización
de los servicios de salud del hospital del DIF en la ciudad de Toluca
(Garrocho, 1995a).
No obstante, la gran mayoría
de las variables que explican los patrones de utilización de los servicios de
salud no son de carácter espacial, por lo que vale recalcar que la utilidad de
los SIG en este campo es limitada.
iv. ¿Cómo se explica la
difusión espacial de las enfermedades y de las innovaciones en medicina?
Las enfermedades y las
innovaciones en medicina se difunden en el espacio y en el tiempo. Diversos
geógrafos médicos se han interesado por explicar tanto los procesos de difusión
de agentes infecciosos, como la difusión de nuevas tecnologías, técnicas de
diagnóstico o tratamientos médicos.
Existen diversos modelos
−tanto discursivos como matemáticos− para explicar la difusión espacial y
temporal de fenómenos sociales. Pero no son comúnmente incluidos como utilerías
en los SIG. Se podría intentar simular en SIG procesos de difusión que
siguieran la lógica de la teoría de interacción espacial, pero no es algo que
se haga frecuentemente. De cualquier manera, no sería particularmente
complicado adaptar modelos cuantitativos de difusión a un ambiente SIG.
Es más común, en cambio,
empalmar diferentes mapas que registren momentos distintos de procesos de
difusión y tratar de derivar conclusiones a partir de su inspección visual, o
con base en cálculos de estadística espacial (pero tampoco son comunes las
rutinas de este tipo en los SIG). En el primer caso, sería como comparar
diferentes fotos (situaciones estáticas) para interpolar las imágenes
intermedias e imaginar la secuencia completa del proceso de difusión. En el
segundo, se trataría de utilizar modelos o herramientas de estadística espacial
que permitieran sintetizar la información de uno o varios mapas, y darle
sentido a los datos.
v. ¿Por qué los individuos
perciben de manera diferente su salud y las medidas que pueden tomar para
mantenerla o mejorarla?
La percepción individual y
colectiva de las causas y gravedad de las enfermedades definen las acciones que
se tomen para restablecer la salud. Si además existen varios tipos de servicios
de salud (privados, públicos, tradicionales, modernos), las percepciones
definirán qué servicio de salud es el más adecuado en cada situación y qué acciones
se pueden y deben realizar para restablecerla.
En este tipo de
investigaciones se incluyen numerosas variables de carácter social y cultural,
y pocas de corte espacial, y por lo tanto la utilidad de los SIG es mínima.
Vale la pena subrayar cómo la geografía médica ha sabido rebasar el rígido
armazón de lo espacial para incorporar lo social en el más amplio sentido del
término: involucrando en sus análisis numerosas variables sociales, culturales,
económicas, políticas, antropológicas, psicológicas, y otras. Esta pregunta de
investigación −las demás también, pero ésta particularmente− ilustra la
complejidad y potencialidad analítica de la geografía médica moderna.
Conclusiones
La geografía médica es una
las disciplinas más complejas y apasionantes en las ciencias sociales. Al
intentar integrar las relaciones sociales y las estructuras espaciales, ofrece
una plataforma analítica sólida para explicar diversos aspectos del proceso
salud-enfermedad. La plataforma socioespacial de la moderna geografía médica
enriquece la disciplina y define el papel de los SIG como herramienta de apoyo
en la investigación geográfica de la salud, la enfermedad, y los recursos para
la salud: la utilidad de los SIG para apoyar la investigación en geografía
médica, es proporcional a la importancia del espacio en las preguntas de
investigación.
Es decir, mientras más
importante sea la dimensión espacial de las preguntas de investigación, más
relevante será el uso de SIG; pero a mayor importancia de la dimensión social,
menos pertinente será usarlos. Así de sencillo, pero así de complejo. Es fácil
deducir que la disciplina −como método de generar conocimiento− es mucho más
poderosa en términos analíticos que una simple herramienta, por compleja que
sea. Sería lamentable confundirlas y caer en el error de reducir la geografía
médica a la simple utilización de un SIG. Como intenté ilustrarlo, la geografía
médica contemporánea es mucho más que realizar mapas (por valiosos que sean);
es más que identificar patrones (por interesantes que parezcan); es entender
procesos y sugerir políticas (por pretencioso que resulte). Esto es el reto de
la geografía en general, y de la geografía médica en particular.
Los SIG tienen un papel que
jugar en esta empresa, pero siempre como herramienta subsidiaria de preguntas
de investigación socialmente relevantes. Sólo así podrán ser útiles para apoyar
la generación de conocimiento que nos ayude a vivir mejor y nos libere de la
ignorancia.
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[1] Por ejemplo, en la Facultad de Geografía y en la de Planeación Urbana
y Regional, ambas de la Universidad Autónoma del Estado de México.
[2] Véase una revisión detallada en Bailey, 1994 y en O'Kelly, 1994.
[3] Por ejemplo, la aplicación de ciertas prácticas médicas o innovaciones
en medicina. Para utilizar un símil un tanto simple, mientras en los estudios
ecológicos se pretende tomar una fotografía de la realidad en materia de salud
y enfermedad, en los estudios de difusión se intenta producir una película que
muestre cómo se difundió y cómo es probable que se difunda cierta enfermedad o
ciertas prácticas médicas.
[4] Por ejemplo, camas o médicos por mil o diez mil habitantes, curvas de Lorenz, índices de Gini, y otros.
[5] Lo que los geógrafos llaman la falacia ecológica.
[6] Por ejemplo, círculos proporcionales o cuadrados, triángulos,
estrellas, y muchos más.
[7] Equivaldría a los análisis de demanda que se incluyen en los
estudios de mercado del sector privado.
[8] En el Laboratorio de Análisis Socioespacial (LANSE) de El Colegio
Mexiquense se han combinado mapas, bases de datos y fotografías de unidades
escolares en un mismo SIG (Garrocho y Álvarez, 1995).
[9] Dado que lo social y lo espacial están íntimamente ligados, lo más
correcto sería hablar de la distribución socioespacial de los recursos para la
salud: desde consultorios rurales (Garrocho, 1990a, 1990b), hasta clínicas,
servicios de emergencia y hospitales especializados (Garrocho, 1995b).
[10] En el
Laboratorio de Análisis Socioespacial de El Colegio Mexiquense se han
desarrollado varios modelos de localización-asignación en ambiente SIG y las
pruebas han sido muy alentadoras.
[11] En el
Laboratorio de Análisis Socioespacial de El Colegio Mexiquense se ha
desarrollado un paquete de más de diez modelos de interacción espacial, que
funciona como utilería de MAPINFO. El paquete no sólo permite calcular flujos
probables entre unidades espaciales, sino que puede representar gráficamente su
dirección y magnitud en una base cartográfica.
[12] Lo que en
los análisis de interacción espacial se llama fricción de la distancia.
[13] Si la idea
fuese rebasar el nivel meramente descriptivo y avanzar algunas explicaciones de
los diferentes patrones de utilización, tal vez sería necesario aplicar algunas
técnicas y modelos de estadística espacial para calcular correlaciones,
residuales, o componentes principales.