Producción de información para las políticas públicas: observatorio de salud mental y derechos humanos en la provincia de córdoba. Documented information and indicators for the pubic policies in mental health: human rights obseratory in córdoba

El problema que enfrenta la institucionalidad estatal argentina es que existe un serio déficit de información no solamente en el momento de evaluar un resultado, sino ya al momento de diseñar la política. Las estadísticas oficiales de hechos vitales, salud y educación son difundidas en el mejor de los casos con un año de atraso. La información de indicadores de salud por su nivel de desagregación no permite conocer las realidades locales. Es posible constatar la falta de información sobre las medidas tomadas para asegurar el cumplimiento de las obligaciones del Estado en lo relativo a políticas y programas de salud mental. Del mismo modo que los organismos internacionales determinan los deficits de los sistemas de atención a la salud mental a través de las brechas de tratamiento y aun cuando no se dispone de estimaciones precisas se habla de brechas de información, que expresarían la distancia entre la información necesaria y la efectivamente disponible (OPS, 2009). Desde el mes de diciembre de 2007 se conforma la Mesa de Trabajo Permanente en Salud Mental y Derechos Humanos, con el objeto de instalar en agenda la necesidad de contar con una legislación que brinde el marco normativo para la transformación del sector. En los meses de octubre y noviembre de 2010 se aprobaron sendas leyes de salud mental en la Provincia de Córdoba y a nivel nacional. Ambas proponen la transformación progresiva en los sistemas de atención a los problemas de salud mental de la población. Desde la Mesa de Trabajo Permanente en Salud Mental y Derechos Humanos se afirma que la legislación es un marco necesario pero no suficiente, en tanto se constata que las princiales violaciones a los derechos humanos se producen en situaciones concretas. El presente proyecto nace de la necesidad de contar con un sistema de información que permita conocer la transformación de los servicios de salud mental en la provincia de Córdoba a partir de la sanción de la ley 9848 de Salud Mental en el mes de octubre de 2010. Una vez logrado este objetivo legislativo, se pretende monitorear la gestión con la formulación de los siguientes interrogantes: ¿a través de qué indicadores medir, evaluar y monitorear si la producción de los servicios de salud mental se lleva adelante desde la perspectiva del enfoque de derechos sancionada en el marco normativo vigente?; ¿cuáles son los indicadores que desde dicha perspectiva los organismos estatales de producción de servicios deben elaborar para el compromiso de acción y la rendición de cuentas frente a la ciudadanía? ¿cuáles son los indicadores que la ciudadanía debe reclamar a los fines de monitorear el cumplimiento de dichos compromisos? La puesta en marcha del Observatorio de Salud Mental y Derechos Humanos permitirá analizar las políticas y programas de salud mental desde la perspectiva de los derechos humanos y avanzar en el monitoreo de la producción de los servicios de salud mental. Objetivo General: analizar y hacer visible el cumplimiento de los objetivos sancionados en la ley 9848 de Salud Mental a través de la observación, el monitoreo y la incidencia en las políticas de salud mental de la provincia de Córdoba. Metodología: la construcción de indicadores de derechos humanos para la salud mental. El Observatorio de Salud Mental y Derechos Humanos pretende dar cuenta de las transformaciones que van a ocurrir a partir de la sanción de la ley 9848. Los resultados esperados están ligados a la producción y difusión de información sistematizada sobre las transformaciones en salud mental, a la vigilancia y el análisis del efecto/impacto de las políticas e incidir en las decisiones. El Observatorio pretende reconocer e integrar la información disponible y proponer indicadores que den cuenta de la situación inicial al momento de la implementación de los marcos normativos y permitir el monitoreo de las transformaciones emergentes. This project stems from the need for an information system designed to show the transformation of mental health services in the province of Cordoba after the enactment of the Mental Health Act 9848 in October 2010. Once achieved this legislative objective is to monitor the management with the formulation of the following questions: through which indicators to measure, evaluate and monitor whether the production of mental health services are carried forward from the perspective of rights-based approach enacted in two laws?, What are the indicators from that perspective the production agencies should develop services for the commitment to action and accountability to the public? What are the indicators that the public should demand that the purpose of monitoring compliance with these commitments? The launch of the Centre for Mental Health and Human Rights will review the policies and mental health programs from the perspective of human rights and progress in monitoring the production of mental health services. General Objective: to analyze and highlight the achievement of the objectives sanctioned by the Mental Health Act 9848 through the observation, monitoring and impact on mental health policy in the province of Cordoba. Methodology: building human rights indicators for mental health Mental Observatory Health and Human Rights aims to account for the changes that will occur after the enactment of Law 9848. The expected results are linked to production and dissemination of systematic information about changes in mental health, surveillance and analysis of the effect / impact and influence policy decisions. The Centre aims to recognize and integrate the available information and propose indicators that account for the initial situation at the time of implementation of regulatory frameworks and allow monitoring of change emerging.

Aceleración de Algoritmos en Procesadores Multicore, GPGPU y FPGA. Algorithm Acceleration with Multicore, GPGPU and FPGA Processors.

El avance en la potencia de cómputo en nuestros días viene dado por la paralelización del procesamiento, dadas las características que disponen las nuevas arquitecturas de hardware. Utilizar convenientemente este hardware impacta en la aceleración de los algoritmos en ejecución (programas). Sin embargo, convertir de forma adecuada el algoritmo en su forma paralela es complejo, y a su vez, esta forma, es específica para cada tipo de hardware paralelo. En la actualidad los procesadores de uso general más comunes son los multicore, procesadores paralelos, también denominados Symmetric Multi-Processors (SMP). Hoy en día es difícil hallar un procesador para computadoras de escritorio que no tengan algún tipo de paralelismo del caracterizado por los SMP, siendo la tendencia de desarrollo, que cada día nos encontremos con procesadores con mayor numero de cores disponibles. Por otro lado, los dispositivos de procesamiento de video (Graphics Processor Units - GPU), a su vez, han ido desarrollando su potencia de cómputo por medio de disponer de múltiples unidades de procesamiento dentro de su composición electrónica, a tal punto que en la actualidad no es difícil encontrar placas de GPU con capacidad de 200 a 400 hilos de procesamiento paralelo. Estos procesadores son muy veloces y específicos para la tarea que fueron desarrollados, principalmente el procesamiento de video. Sin embargo, como este tipo de procesadores tiene muchos puntos en común con el procesamiento científico, estos dispositivos han ido reorientándose con el nombre de General Processing Graphics Processor Unit (GPGPU). A diferencia de los procesadores SMP señalados anteriormente, las GPGPU no son de propósito general y tienen sus complicaciones para uso general debido al límite en la cantidad de memoria que cada placa puede disponer y al tipo de procesamiento paralelo que debe realizar para poder ser productiva su utilización. Los dispositivos de lógica programable, FPGA, son dispositivos capaces de realizar grandes cantidades de operaciones en paralelo, por lo que pueden ser usados para la implementación de algoritmos específicos, aprovechando el paralelismo que estas ofrecen. Su inconveniente viene derivado de la complejidad para la programación y el testing del algoritmo instanciado en el dispositivo. Ante esta diversidad de procesadores paralelos, el objetivo de nuestro trabajo está enfocado en analizar las características especificas que cada uno de estos tienen, y su impacto en la estructura de los algoritmos para que su utilización pueda obtener rendimientos de procesamiento acordes al número de recursos utilizados y combinarlos de forma tal que su complementación sea benéfica. Específicamente, partiendo desde las características del hardware, determinar las propiedades que el algoritmo paralelo debe tener para poder ser acelerado. Las características de los algoritmos paralelos determinará a su vez cuál de estos nuevos tipos de hardware son los mas adecuados para su instanciación. En particular serán tenidos en cuenta el nivel de dependencia de datos, la necesidad de realizar sincronizaciones durante el procesamiento paralelo, el tamaño de datos a procesar y la complejidad de la programación paralela en cada tipo de hardware. Today´s advances in high-performance computing are driven by parallel processing capabilities of available hardware architectures. These architectures enable the acceleration of algorithms when thes ealgorithms are properly parallelized and exploit the specific processing power of the underneath architecture. Most current processors are targeted for general pruposes and integrate several processor cores on a single chip, resulting in what is known as a Symmetric Multiprocessing (SMP) unit. Nowadays even desktop computers make use of multicore processors. Meanwhile, the industry trend is to increase the number of integrated rocessor cores as technology matures. On the other hand, Graphics Processor Units (GPU), originally designed to handle only video processing, have emerged as interesting alternatives to implement algorithm acceleration. Current available GPUs are able to implement from 200 to 400 threads for parallel processing. Scientific computing can be implemented in these hardware thanks to the programability of new GPUs that have been denoted as General Processing Graphics Processor Units (GPGPU).However, GPGPU offer little memory with respect to that available for general-prupose processors; thus, the implementation of algorithms need to be addressed carefully. Finally, Field Programmable Gate Arrays (FPGA) are programmable devices which can implement hardware logic with low latency, high parallelism and deep pipelines. Thes devices can be used to implement specific algorithms that need to run at very high speeds. However, their programmability is harder that software approaches and debugging is typically time-consuming. In this context where several alternatives for speeding up algorithms are available, our work aims at determining the main features of thes architectures and developing the required know-how to accelerate algorithm execution on them. We look at identifying those algorithms that may fit better on a given architecture as well as compleme