Γράφει η  Θεοδώρα Ψαλτοπούλου*

Η επιδημιολογία, η επιστήμη που μελετά την κατανομή και τους καθοριστικούς παράγοντες των νοσημάτων στους πληθυσμούς, βρίσκεται σήμερα στο επίκεντρο μιας ραγδαίας εξέλιξης. Από την παραδοσιακή καταγραφή περιστατικών λοιμωδών νόσων, έχει μετατραπεί σε έναν πολυδιάστατο κλάδο που συνδυάζει την τεχνολογία, τα μεγάλα δεδομένα και την ανάλυση πολύπλοκων κοινωνικών φαινομένων. Οι αλλαγές αυτές δεν έχουν μόνο επιστημονική σημασία, αλλά καθορίζουν και τον τρόπο με τον οποίο σχεδιάζονται πολιτικές πρόληψης και δημόσιας υγείας.

Σύγχρονες εξελίξεις στην επιδημιολογική έρευνα

Οι μέθοδοι της επιδημιολογίας έχουν εκσυγχρονιστεί σημαντικά τις τελευταίες δεκαετίες. Σήμερα η έρευνα δεν περιορίζεται στη μελέτη του πώς εξαπλώνονται λοιμώδη νοσήματα, αλλά αναζητά πολύπλευρους παράγοντες κινδύνου, όπως γενετικές προδιαθέσεις, περιβαλλοντικές εκθέσεις και κοινωνικούς προσδιοριστές της υγείας. Η μοριακή επιδημιολογία, για παράδειγμα, συνδέει βιολογικά δεδομένα, όπως το γονιδίωμα, με την εμφάνιση νοσημάτων, επιτρέποντας την εξατομικευμένη πρόληψη και θεραπεία.

Παράλληλα, η αξιοποίηση τεράστιων συνόλων δεδομένων (big data) έχει αλλάξει ριζικά τον τρόπο διεξαγωγής έρευνας. Η συλλογή πληροφοριών από ηλεκτρονικούς φακέλους υγείας, γενετικές βάσεις δεδομένων, ακόμα και μέσα κοινωνικής δικτύωσης, δίνει τη δυνατότητα για ανάλυση σε πραγματικό χρόνο. Αυτή η μετάβαση από στατικές, παραδοσιακές μελέτες σε δυναμικά μοντέλα πρόγνωσης έχει φανεί καθοριστική σε καταστάσεις όπως η πανδημία COVID-19, όπου η ταχεία κατανόηση της διασποράς του ιού έσωσε εκατομμύρια ζωές. Επιπλέον, η χρήση διαλειτουργικών συστημάτων επιτρέπει τη σύγκριση δεδομένων από διαφορετικές χώρες, ενισχύοντας την παγκόσμια ικανότητα αντίδρασης.

Νέες τεχνολογίες στην παρακολούθηση και πρόληψη νοσημάτων

Η τεχνολογική πρόοδος έχει προσδώσει νέα διάσταση στην επιδημιολογία. Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) και η μηχανική μάθηση χρησιμοποιούνται για την επεξεργασία τεράστιων όγκων δεδομένων και την πρόβλεψη εξάρσεων ασθενειών. Κατά τη διάρκεια της COVID-19 αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης βοήθησαν στη χαρτογράφηση της μετάδοσης, στον εντοπισμό περιοχών υψηλού κινδύνου και στην εκτίμηση της αποτελεσματικότητας των παρεμβάσεων. Σήμερα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούνται ήδη για την πρόβλεψη εποχικών επιδημιών γρίπης, τη διαχείριση επιδημιών τροφιμογενών λοιμώξεων και την παρακολούθηση ανθεκτικών στα αντιβιοτικά παθογόνων.

Η κινητή υγεία (mobile health) και οι ψηφιακές πλατφόρμες ενδυναμώνουν πλέον τους πολίτες να συμμετέχουν ενεργά στη φροντίδα της υγείας τους. Εφαρμογές καταγραφής συμπτωμάτων, συσκευές παρακολούθησης φυσικής δραστηριότητας ή επιπέδων γλυκόζης και προγράμματα τηλεϊατρικής έχουν μετατρέψει τα smartphones και τα wearables σε εργαλεία δημόσιας υγείας. Ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα είναι η χρήση εφαρμογών ιχνηλάτησης επαφών σε χώρες όπως η Νότια Κορέα, οι οποίες συνέβαλαν στη γρήγορη αναχαίτιση της πανδημίας. Παράλληλα, οι τεχνολογίες αυτές βοηθούν στη συνεχή υποστήριξη ασθενών με χρόνια νοσήματα, μειώνοντας την ανάγκη για νοσηλείες.

Ωστόσο η αξιοποίηση αυτών των τεχνολογιών εγείρει σοβαρά ερωτήματα. Η προστασία προσωπικών δεδομένων, η ανάγκη για διαφάνεια στους αλγορίθμους και η αποφυγή δημιουργίας "ψηφιακά αποκλεισμένων" είναι μείζονες προκλήσεις. Η επιτυχία των ψηφιακών εργαλείων προϋποθέτει εμπιστοσύνη, ισότιμη πρόσβαση και ισχυρό ρυθμιστικό πλαίσιο που θα εξασφαλίζει την ορθή χρήση της τεχνολογίας προς όφελος όλων.

Η επιδημιολογία πέρα από τις λοιμώξεις

Η επιδημιολογία του 21ου αιώνα δεν επικεντρώνεται μόνο στις επιδημίες λοιμωδών νοσημάτων, αλλά επεκτείνεται δυναμικά στις χρόνιες ασθένειες και στα κοινωνικά ζητήματα υγείας. Η καρδιαγγειακή νόσος, ο καρκίνος, ο διαβήτης και τα ψυχικά νοσήματα αποτελούν σήμερα τις μεγαλύτερες απειλές για τη δημόσια υγεία, απαιτώντας πολυδιάστατες στρατηγικές πρόληψης.

Στον τομέα της ψυχικής υγείας, η επιδημιολογία αποκαλύπτει τον ρόλο παραγόντων όπως η φτώχεια, η ανεργία και η κοινωνική απομόνωση στην εμφάνιση ψυχικών διαταραχών. Η πανδημία επιδείνωσε σημαντικά αυτά τα προβλήματα, φέρνοντας στο προσκήνιο την ανάγκη για έγκαιρες παρεμβάσεις και ενίσχυση υπηρεσιών ψυχικής υγείας. Παράλληλα, η μελέτη των κοινωνικών ανισοτήτων στην υγεία έχει καταστεί βασικός άξονας της σύγχρονης επιδημιολογίας. Έρευνες σε παγκόσμιο επίπεδο δείχνουν ότι παράγοντες όπως το εισόδημα, το επίπεδο εκπαίδευσης και οι συνθήκες διαβίωσης καθορίζουν το προσδόκιμο ζωής και την ποιότητα της υγείας. Η επιδημιολογία, λοιπόν, δεν περιορίζεται στη διάγνωση προβλημάτων, αλλά συμβάλλει ενεργά στη χάραξη πολιτικών που στοχεύουν στη μείωση των ανισοτήτων και την προαγωγή της κοινωνικής δικαιοσύνης.

Ο ρόλος της επιδημιολογικής πρόβλεψης στη δημόσια πολιτική

Η πρόβλεψη της πορείας ενός νοσήματος δεν αποτελεί απλώς επιστημονικό επίτευγμα· είναι θεμελιώδες εργαλείο δημόσιας πολιτικής. Τα προβλεπτικά μοντέλα δίνουν τη δυνατότητα στους υπευθύνους χάραξης πολιτικής να κατανέμουν πόρους, να λαμβάνουν αποφάσεις βασισμένες σε στοιχεία και να προετοιμάζονται για μελλοντικές κρίσεις.

Κατά την πανδημία COVID-19 τα μοντέλα αυτά καθόρισαν τον χρόνο επιβολής μέτρων κοινωνικής αποστασιοποίησης, την προτεραιοποίηση των εμβολιασμών και τον σχεδιασμό δυναμικότητας των συστημάτων υγείας. Στο μέλλον αναμένεται να διαδραματίσουν κεντρικό ρόλο και σε άλλες κρίσεις, όπως η κλιματική αλλαγή. Η αύξηση των καυσώνων, η εξάπλωση νέων παθογόνων μέσω εντόμων και η εμφάνιση διατροφικών κρίσεων απαιτούν ισχυρή επιδημιολογική πρόβλεψη για την προστασία της δημόσιας υγείας. Ήδη αναπτύσσονται διεθνή δίκτυα ανταλλαγής δεδομένων και ανοιχτών πλατφορμών, που υπόσχονται ταχύτερη αντίδραση σε παγκόσμιες απειλές.

Μια επιστήμη σε διαρκή εξέλιξη

Οι νέες τεχνολογίες, η διεύρυνση του αντικειμένου της σε χρόνιες παθήσεις και κοινωνικά ζητήματα, καθώς και η κεντρική της συμβολή στη χάραξη πολιτικής, καθιστούν την επιδημιολογία όχι μόνο εργαλείο πρόληψης, αλλά και μοχλό κοινωνικής αλλαγής.

*Καθηγήτρια Παθολογίας, Επιδημιολογίας και Προληπτικής Ιατρικής στην Ιατρική Σχολή του Εθνικού και Καποδιστριακού Πανεπιστημίου Αθηνών (ΕΚΠΑ)