IPSA Scientia, revista científica multidisciplinaria. ISSN: 2711-4406 | e-ISSN:2744-8355
Agosto 2022, Vol. 7, Nro. Sup. 1, pp. 39-50
Artículo de Revisión
COVID-19: un desafío para las ciudades inteligentes en el
decálogo de la salud pública
COVID-19: a challenge for smart cities in the decalogue of public health
BASTIDAS-PACHECO, Gilberto
Universidad de Carabobo, Valencia, Venezuela
BASTIDAS-DELGADO, Daniel
Fundación Instituto Carabobeño para la Salud, Valencia, Venezuela
BASTIDAS-DELGADO, Geraldine
Universidad de Carabobo, Valencia, Venezuela
Autor corresponsal: bastidasprotozoo@hotmail.com
Recibido: 04-05-2022; Aceptado: 24-08-2022; En línea: 31-08-2022
DOI: https://doi.org/10.25214/27114406.1428
Cómo citar este artículo:
Bastidas-Pacheco, G., Bastidas-Delgado, D. & Bastidas-Delgado, G. (2022). COVID-19: un desafío para las
ciudades inteligentes en el decálogo de la salud pública. IPSA Scientia, revista científica multidisciplinaria, 7(Sup.
1), 39-50. https://doi.org/10.25214/27114406.1428
Derechos Reservados: © 2022 los autores. Esta obra se encuentra bajo una Licencia Internacional Creative
Commons Reconocimiento 4.0
Resumen - Este documento tiene como objetivo la descripción y análisis de las características que definen las
ciudades inteligentes aplicables en la pandemia por el nuevo coronavirus SARS-CoV-2 en el marco de los principios
que conforman el decálogo de la salud pública, la destinada al abordaje de las enfermedades y problemas de salud
que afecta a las poblaciones. A partir del enfoque de revisión documental de la bibliografía e inclusión de hallazgos
teóricos de investigaciones con sólidas bases metodológicas, objetivos precisos, y conclusiones originales y bien
definidas. Los resultados luego que la información se ubicara en categorías en estricta relación con sus similitudes
conceptuales se agruparon en las siguientes secciones: las características que definen a las ciudades inteligentes y el
desafío que en materia sanitaria significan la pandemia de COVID-19 en el contexto de la salud pública, así como
aspectos específicos en la lucha contra la enfermedad que pueden abordarse en las ciudades inteligentes y variables
socio-demográficas que deben revisarse en este campo. En conclusión se plantean los hechos relevantes con la
perspectiva de ofrecer información que permita a los organismos sanitarios y estudiosos del campo dilucidar el papel
que tienen las ciudades inteligentes en la mitigación de la propagación de la pandemia de COVID-19 y de cualquier
otra enfermedad futura por su capacidad para ajustarse en gran medida al decálogo de la salud pública.
Palabras clave: COVID-19, ciudades inteligentes, pandemia, salud pública, coronavirus.
Abstract – The objective of this document is to describe and analyze the characteristics that define smart cities
applicable in the pandemic due to the new SARS-CoV-2 coronavirus within the framework of the principles that
make up the Decalogue of public health, the one aimed at addressing diseases and health problems that affect
populations. From the approach of documentary review of the bibliography and inclusion of theoretical research
findings with solid methodological bases, precise objectives, and original and well-defined conclusions. The results,
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after the information was placed in categories strictly related to their conceptual similarities, were grouped into the
following sections: the characteristics that define smart cities and the challenge that the COVID-19 pandemic
represents in health matters in the context of public health, as well as specific aspects in the fight against disease that
can be addressed in smart cities and socio-demographic variables that must be reviewed in this field. In conclusion,
the relevant facts are presented with the perspective of offering information that allows health organizations and
scholars in the field to elucidate the role of smart cities in mitigating the spread of the COVID-19 pandemic and any
other future disease for its ability to largely conform to the decalogue of public health.
Keywords: COVID-19, smart cities, pandemic, public health, coronavirus.
Introducción
Las ciudades inteligentes una expresión de la traducción y adaptación del término en inglés
“smart city” que implica, aunque su definición estándar no tiene una aceptación universal, el
empleo de tecnologías para resolver asuntos urbanos en procura de alcanzar el desarrollo
sostenible acompañado de incremento en la calidad de vida de los ciudadanos por medio del uso
eficiente de los recursos disponibles, toda vez que facilita la movilidad, mejora los servicios
sociales y da voz a los ciudadanos en repuesta a los diversos y complejos desafíos a que se
enfrentan las ciudades en la actualidad, especialmente en materia de salud, por tanto, puede
creerse que las pandemias serán limitadas con el incremento en el número de ciudades
inteligentes en el mundo, un modelo urbanístico en que se apuesta por la conectividad
tecnológica (Sullivan, 2013; Cardullo & Rob, 2019; Bastidas & Bastidas-Delgado, 2020a;
Martinez & Masron, 2020; Duque-Franco, 2021; Yang & Chong, 2021; Vahidi et al., 2021;
Ahmad et al., 2022).
En crisis sanitarias como la generada por la pandemia de COVID-19 específicamente para su
abordaje y control sin duda es de esperar que tengan aforo las ciudades inteligentes que
incorpora el uso de infraestructura con tecnologías de información y comunicación en la mejora
de la eficiencia en la administración de servicios públicos (digitalización de la infraestructura
urbana), de particular interés en problemas de salud como la COVID-19, donde las principales
medidas de control de la transmisión son el aislamiento y distanciamiento social, y más
recientemente, con el desarrollo de compuestos inmunogénicos, la vacunación masiva,
herramientas que requieren para ser exitosas de oportuna, suficiente y universal información y de
disponibilidad de servicios públicos.
Allí radica el desafío de las ciudades inteligentes en el marco de la salud pública (en su
decálogo), porque puede resultar de utilidad en el monitoreo y análisis de la situación de salud;
en la vigilancia, investigación y control de riegos; en la promoción de la salud; en el logro de la
participación social; en el desarrollo de políticas y planes en materia de salud; en la regulación y
fiscalización de la salud pública; en el acceso equitativo de la población a los servicios de salud;
en la capacidad de gestión sanitaria; en la investigación, desarrollo e implementación de
soluciones sanitarias; y finalmente en la capacitación del talento humano (Bastidas & Bastidas,
2020b; Bastidas & Bastidas-Delgado, 2020c; Fong-Silva et al., 2020; Sharifi et al., 2020; Iqbal
et al., 2021; Ravindra et al., 2022).
Las ciudades inteligentes tienen cabida en el decálogo de la salud pública para el abordaje de la
COVID-19, ya que, puede ajustarse a sus reglas esenciales, a saber: la promoción de la salud, la
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prevención de la enfermedad (atención primaria en salud), la detección precoz y tratamiento
oportuno (atención secundaria), la rehabilitación y limitación del daño (atención terciaria)
basados en los supuestos fundamentales que la enfermedad humana no se produce al azar,
porque esta tiene agentes causales y de riesgo que pueden determinarse mediante investigación
sistemática, y finalmente al hecho que la salud pública está dirigida al manejo de los problemas
sanitario poblacionales (Nordness, 2006).
En tal sentido, en este escrito se describen características de las ciudades inteligentes y la
pandemia por COVID-19 en el marco de la salud pública, con este propósito se analizaron las
siguientes categorías: generalidades que describen a las ciudades inteligentes y perspectiva de
aplicación en la pandemia de COVID-19, aspectos específicos en la lucha contra la COVID-19
que pueden abordarse en las ciudades inteligentes y variables socio-demográficas en salud
pública que representan un desafío para las ciudades inteligentes en la pandemia.
Materiales y Métodos
Para lograr el objetivo del estudio se recurrió a la investigación documental bajo un diseño
narrativo de material escrito en formato digital (obtenido de las bases de datos: Medline,
Pubmed, Scielo y Scopus) y físico, la revisión bibliográfica exhaustiva se centró en descriptores
o palabras claves (COVID-19, ciudades inteligentes, pandemia, salud pública y coronavirus) y
combinaciones entre ellas (COVID-19 y ciudades inteligentes, salud pública y ciudades
inteligentes, pandemias y ciudades inteligentes) obtenidas con base a especificaciones
conceptuales que representan el contenido temático incluido en el objetivo de la investigación.
En este estudio se incluyeron todos aquellos artículos relacionados directamente con el campo de
conocimiento hasta abril de 2022, en español e inglés, con criterios metodológicos robustos (el
método fue el doble ciego independiente en la búsqueda de datos), objetivos claros, y
conclusiones novedosas y lógicas. Fueron excluidas las versiones similares, duplicadas y sin
aportes significativos al área del conocimiento investigado. Se encontraron 506 artículos de
interés, de los cuales se seleccionaron 62 por reunir las pautas de inclusión (ver figura 1).
Finalmente la información obtenida se estructuró, en esta breve, pero concisa revisión, en
secciones, producto de la categorización de ideas, para facilitar la lectura y comprensión de lo
hallado.
Resultados y Discusión
A continuación se muestra el análisis de la información hallada agrupada en tres secciones,
derivada de la categorización de los componentes coincidentes:
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Figura 1: Proceso de selección de la información
Identificación
Artículos identificados a través de
pesquisa de base de datos
506 artículos
Nº de artículos removidos por estar
duplicados
n = 89
Nº sin clara originalidad
n = 180
Selección y
Nº de artículos después de la
eliminación de los duplicados
n =417
Elegibilidad
Nº de artículos después de la
comprobación de originalidad
n = 237
Nº sin conclusiones definidas
n =175
Incluidos
Nº de artículos incluidos en la
revisión
n = 62
Fuente: propia
Generalidades que describen a las ciudades inteligentes y perspectiva de aplicación en la
pandemia de COVID-19
El marco multidimensional de la automatización en las ciudades inteligentes permite el combate
con múltiples medidas del COVID-19 en diferentes frentes, entre los que pueden señalarse la
monitorización del distanciamiento social, el empleo de mascarillas, el seguimiento de contactos,
la predicción de inmunogenicidad en los vacunados contra el coronavirus, en la caracterización
del triaje, en la predicción de gravedad y mortalidad, incluso en el descubrimiento de
medicamentos y en la óptima asignación de recursos, dado que en estas ciudades muchas de las
tecnologías (sensores inalámbricos, banda ancha y servicios en las nubes) están conectadas en
estructuras inteligentes como salud, educación, gobernanza, infraestructura, movilidad y
seguridad (Frost, 2013; Absalom et al., 2021; García-Vicuña et al., 2022; Guo et al., 2022).
Puede entenderse que el manejo de la COVID-19 resulte favorecido en ciudades inteligentes
porque en ellas se fomenta el uso prudente de recursos y la provisión de servicios con base en las
tecnologías de información y comunicación elementos que ayudan a lograr la sostenibilidad de
las medidas sanitarias (amigables en el cuidado de la salud) que se implementen contra el
coronavirus SARS-CoV-2, por supuesto en el entendido de la existencia de conectividad para
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todos los sectores y en la alfabetización digital de quienes lo requieran, sin excepción, dada la
severidad de la contingencia que representa la pandemia que desde 2019 afecta al mundo, así
como también resulta útil en las predicciones del comportamiento epidemiológico de la COVID-
19 con base a datos y al aprendizaje automático (computadores que simulan el aprendizaje
humano) para mejorar la ejecución de tareas de prevención y control (Allam & Jones, 2020;
Lagos et al., 2020; Absalom et al., 2021; Alomari et al., 2021; Chu et al., 2021; Ngabo et al.,
2021).
Los sensores de naturaleza ubicua conectados a internet (internet de las cosas) en las ciudades
inteligentes con fines analíticos que son procesados con algoritmos (ejemplo redes neuronales y
árboles de decisiones entre los más simples) con mínima participación humana derivan en
patrones que permiten a las autoridades sanitarias apoyar la lucha contra la infección por SARS-
CoV-2 (por ejemplo tendencias de la atención médica, atención en los servicios de salud,
asociaciones de riesgo y predicción de resultados), pues adoptarían las mejores estrategias para
combatir la enfermedad en tiempo real (limitación de la propagación, pronóstico de epidemias,
diagnósticos de casos, seguimiento de pacientes con la enfermedad, rastreo de pacientes
potenciales, sugerencias de métodos para el desarrollo de vacunas, el descubrimiento de
fármacos) (Lagos et al., 2020; Absalom et al., 2021; Adil & Khan, 2021; El Azzaoui et al.,
2021; Manimuthu et al., 2021; Saponara et al., 2021; Umair et al., 2021; Abdel-Basset et al.,
2022).
Aspectos específicos en la lucha contra la COVID-19 que pueden abordarse en las ciudades
inteligentes
La enorme recopilación de datos sobre la infección por SARS-CoV-2 y la enfermedad COVID-
19, su transmisión en tiempo real y el enfoque de aprendizaje automático permiten la obtención
de información clínica y epidemiológica, en el primer caso en relación con: conducta o
comportamiento humano, pruebas diagnósticas (sensibilidad y especificidad), estudios de
imágenes (por medio de una red neuronal se identifica el patrón radiológico más común en
pacientes con la enfermedad), efectividad de medicamentos, evolución clínica (los teléfonos
inteligentes y relojes portátiles pueden medir por ejemplo la frecuencia cardiaca) y pronóstico, y
en el segundo sobre: morbilidad diaria, número de casos positivos, número de pacientes
recuperados, letalidad, mortalidad, entre otros.
Asimismo la vigilancia en tiempo real a través de sensores y cámaras (video vigilancia masiva)
permite prevenir y rastrear la propagación de la enfermedad, por ejemplo a través de la detección
de variaciones en la temperatura corporal de personas y el reconocimiento facial, con estas
herramientas se localiza el caso sospechoso y se instauran las medidas sanitarias requeridas para
contener la transmisión (con énfasis en los contactos al poderse determinar las interacciones
sociales de las personas) (Absalom et al., 2021; Shen et al., 2021; Shorfuzzaman et al., 2021;
Yao et al., 2021; Atkinson et al., 2022; Troisi et al., 2022).
Las pandemias vienen signadas por el caos, por tanto, minimizarlo es el objetivo para el control
de las mismas particularmente de las emergentes, aquellas como la COVID-19 de la que poco se
conocía al momento de su aparición, por tanto, en las ciudades inteligentes se facilita el
diagnostico masivo y la rápida instauración de medicamentos y vacunas, pues ya no se tiene que
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ir de puerta en puerta en búsqueda de infectados, porque la información de cómo proceder y
donde acudir le sería proporcionada por medio de la tecnología de información y comunicación,
a la vez que permite crear conciencia sobre la gravedad de la situación para sí mismo, como para
el resto de individuos que conforman la comunidad donde habita.
En las ciudades inteligentes se puede detectar la etapa temprana de COVID-19 en pacientes
infectados y prever en que momento un paciente positivo para COVID-19 (a través de reportes
de sus manifestaciones clínicas en comunicación remota con personal sanitario) deba ser
hospitalizado o la modificación del tratamiento dentro de la gama disponible. Igualmente se
puede vigilar la infección zoonótica y el riesgo para humanos en relación con el clima y el
comportamiento humano entre otras variables, además puede predecirse el perfil de riesgo
individual con base a antecedentes familiares, estilo de vida, datos clínicos y de viajes (Vilaca et
al., 2014; Marston et al., 2020; Abdel-Aal et al., 2022; Absalom et al., 2021; Bastidas & Rojas,
2021a; Jemmali, 2021).
Puede en las ciudades inteligentes obtenerse en tiempo real estimaciones fiables por regiones o
sectores sobre fecha para el pico de mayor fallecimiento, el periodo de mayor mortalidad y el
pronóstico de muerte futura. Además puede verse favorecida la gestión (en materia de
asignación) de recursos a nivel individual (como mascarillas, pruebas diagnósticas, equipos de
protección personal, desinfectantes y ventiladores entre otros) mediante la regresión lineal y
logística en el aprendizaje automático de las ciudades inteligentes.
El desarrollo de vacunas con base a datos clínicos disponibles que, habitualmente requería de
mucho tiempo en la determinación del blanco a atacar, en la medición de la inmnogenicidad y en
la reactogenicidad se ve actualmente favorecido con el avance tecnológico que caracteriza a las
ciudades inteligentes, así como la reutilización de medicamentos y el desarrollo de otros con
base en la estructura de las drogas y de las proteínas objeto de la acción farmacológica. Es de
esperar que en la ciudades inteligentes se facilite el abordaje de brotes de la enfermedad en la era
pospandémica, es decir, en la gestión de eventos futuros (Reddy, 2020; Absalom et al., 2021;
Mohajeri et al., 2021; Attaran et al., 2022).
Variables socio-demográficas en salud pública que representan un desafío para las
ciudades inteligentes en la pandemia de COVID-19.
La emergencia de SARS-CoV-2 acentúo la discriminación racial y la diferencias entre clases
sociales entre ciudadanos (Centers for Disease Control and Prevention, 2020) con severo
compromiso de la interculturalidad y de la aceptación del otro, los Estados se hacen más
independientes y étnicos, a tal punto que en algunos países se les pide a los inmigrantes el
regreso a su país o se les reduce o retira la asistencia sanitaria que recibían antes de la pandemia
de COVID-19 (Abu-Rayash & Dincer, 2020; Connor, 2020; Chen et al., 2021).
El trabajo como medio para alcanzar el bienestar y calidad de vida resulta severamente afectado
(aunque solo se tiene algunos reportes al respecto), muchos empleos se perdieron o los criterios
de empleabilidad cambiaron sustancialmente por el distanciamiento social y limitación de la
movilidad, dos de las principales medidas para contener la transmisión del nuevo coronavirus
(Abusaada & Abeer, 2020; Liu & Li, 2020; Pineda & Corburn, 2021; Tripathi et al., 2021).
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La educación fue gravemente afectada (con deserciones e interrupciones en los programas de
estudio de carreras con alto contenido presencial entre las que destaca las relacionadas con
ciencias de la salud) por la pandemia especialmente en aquellos países que no pudieron migrar
rápidamente al formato en línea por no contar con la infraestructura tecnológica requerida, por
ser esta deficiente o por la escasa preparación de estudiantes y docentes en el manejo de la
tecnología de la información y comunicación, que compromete el aprendizaje a distancia y la
integridad de la evaluación en línea (Batty, 2020; Günther, 2020; World Bank Group: Education,
2020).
La colaboración y participación comunitaria en los asuntos que le interesan (retoman el papel
marginal, es decir, a ser simples beneficiarios lejos de ser protragonistas en la construcción de su
estado de salud), los estilos de vida y la movilidad por medio de transporte masivo y sostenible
sufre también un duro golpe con las medidas no farmacológicas de control de la COVID-19
(Abusaada & Abeer, 2020; Bastidas & Bastidas-Delgado, 2021b; Bastidas et al., 2021b).
La urbanización desordenada (con aglomeración, viviendas precarias, deficientes servicios
públicos e instalaciones sanitarias) que se evidencia en países con bajos ingresos económicos en
un gran desafío para la salud pública, ya que, se multiplica el riesgo de nuevas zoonosis y el
incremento de los contagios en época de pandemia (World Health Organization, 2016). La
COVID-19 se ve afectada por factores ambientales como la deforestación, el calentamiento
global y la contaminación atmosférica. Todos los aspectos mostrados traen consigo la necesidad
de plantearse conceptos de salud urbana, ya ampliamente debatidas, centradas en la tecnología en
plena consideración de la planificación y diseño de comunidades sostenibles e inteligentes
(Capolongo et al., 2020; Trinca, 2020; Hassankhani, 2021; Ali et al., 2021; Hassan et al., 2021;
Ferraz, 2022; Guo et al., 2022).
Conclusiones
La ciudad inteligente es una sociedad urbana interconectada que implica la recopilación de datos
en tiempo real de gran variedad de dispositivos electrónicos (omnipresentes) vía internet con
diferentes propósitos en la vida urbana, así como con distintos enfoques de análisis y
procesamiento de datos, y con amplia aplicabilidad en los esfuerzos para frenar los efectos
devastadores que para la salud tiene la pandemia de COVID-19 en virtud de su capacidad para
ajustarse en gran medida al decálogo que define a la salud pública, con base en asentamientos
humanos inclusivos, seguros, resilientes y sostenibles, sin embargo, son escasos los análisis
sobre su aplicabilidad en la salud pública para el abordaje de la pandemia de este nuevo
coronavirus y en las medidas generales y especificas en la lucha contra esta enfermedad.
La conectividad integral y universal, y la alfabetización digital son claves en la aplicabilidad en
el marco multidimensional de la automatización de las ciudades inteligentes en materia de
medidas de control de la infección por SARS-CoV-2, en la determinación de indicadores
epidemiológicos (como morbilidad, predicción de gravedad y riesgo de infección, letalidad y
mortalidad), en el desarrollo o reutilización de medicamentos, en el diseño de vacunas, en la
eficiente administración de los recursos y en el éxito de las políticas, planes y programas
sanitarios. En todo caso se tendrían soluciones inteligentes y escalables en relación con
comportamiento epidemiológico, diagnóstico y tratamiento de forma remota.
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El aporte de información científica y actualizada en línea a la población sobre la COVID-19
permite fomentar la conciencia del autocuidado sin el riesgo del contacto con sospechosos o
positivos entre estos y el personal sanitario. Puede a la vez detectarse en forma temprana la
infección e instaurarse la conducta farmacológica y no farmacológica idónea a cada caso en
consideración de antecedentes patológicos personales.
Son varias las variables sociodemográficas que deben ser objeto de mayor investigación y
análisis entre las que destacan: la discriminación racial y de clases sociales, el empleo, la
educación, la participación comunitaria, los estilos de vida, la movilidad, los factores
ambientales y el proceso de urbanización. La más importante limitación de esta revisión se ubica
alrededor de la escasa información que sobre el tema existe, sin embargo, se cree que los datos
encontrados han permitido un adecuado análisis del tema.
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