La UNSAM anticipa brotes de dengue mediante inteligencia artificial en Buenos Aires

La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta vital en la lucha contra el dengue, y la UNSAM está a la vanguardia de esta innovación. El sistema, que está diseñado por el investigador Ezequiel Álvarez y su equipo, utiliza un enfoque basado en inteligencia artificial bayesiana para predecir la incidencia de la enfermedad en áreas específicas. Esta tecnología tiene el potencial de transformar cómo se gestionan y responden las epidemias.

Uno de los aspectos más interesantes del sistema es su capacidad para inferir magnitudes ocultas, como la cantidad de mosquitos infectados en un área determinada. Al incorporar datos sobre el clima, la densidad poblacional y la eliminación de recipientes que permiten la reproducción de mosquitos, el modelo crea una distribución de probabilidad que ayuda a identificar las zonas de mayor riesgo. "Lo que buscamos es que, al correr el modelo, podamos detectar dónde es más probable que surjan brotes", explica Álvarez.

Este sistema no solo se alimenta de datos históricos, sino que también se actualizará en tiempo real con información sobre la epidemia en curso. Esto permitirá a las autoridades de salud pública actuar de manera rápida y orientada a los puntos críticos, lo que es fundamental en un contexto donde el dengue ha mostrado un aumento alarmante en su propagación durante los últimos años. “Nuestro objetivo es prevenir la expansión de la enfermedad y optimizar los recursos del sistema sanitario”, apunta el investigador.

Además, el modelo tiene el potencial de ofrecer predicciones más precisas a lo largo del tiempo, a medida que se acumula más información. Con ello, se espera no solo reducir la cantidad de casos de dengue, sino también disminuir los costos asociados a las intervenciones en salud pública.

La integración de esta inteligencia artificial promete marcar un antes y un después en la lucha contra el dengue en la provincia, brindando herramientas más efectivas para el manejo de epidemias.