Utilizan IA para prevenir brotes de Dengue

El pasado miércoles 4 de septiembre, el gobernador de la Provincia de Buenos Aires, Axel Kicillof, junto al ministro de Salud, Nicolás Kreplak, anunciaron una serie de acciones preventivas frente a la creciente amenaza del dengue en la región.

Esta nueva estrategia incluye campañas de vacunación, telemedicina y, lo más destacado, la implementación de herramientas basadas en machine learning, desarrolladas por la Escuela de Ciencia y Tecnología (ECyT) de la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM), que permitirán predecir brotes de la enfermedad de manera temprana.

ADN Regional dialogó con Ezequiel Álvarez, investigador del International Center for Advanced Studies (ICAS) de la ECyT, quien lderó el equipo que empleará técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial Bayesiana para anticipar la aparición de focos de dengue. Al identificar estas áreas con precisión, las autoridades podrán actuar rápidamente, evitando que los brotes se expandan y protegiendo a las comunidades vulnerables.

El enfoque innovador del equipo interdisciplinario de la UNSAM, que incluye biólogas, zoólogas, epidemiólogas y funcionarios provinciales, busca modelar la dinámica compleja de los brotes de dengue. “En la dinámica de la epidemia del dengue, como en cualquier sistema, ocurren muchos procesos que se relacionan entre sí y dependen de ciertas magnitudes”, explicó Álvarez.

Estas magnitudes incluyen variables observadas, como el clima, la densidad poblacional y los casos reportados en los últimos 20 días. A través del análisis de estas variables, la IA Bayesiana permite inferir magnitudes no observadas, como la cantidad de mosquitos infectados y la efectividad de las medidas de prevención en determinadas áreas. El modelo, basado en el aprendizaje continuo, actualizará sus predicciones con la llegada de nuevos datos, lo que permitirá ajustar las acciones de prevención y contención de manera ágil.

“Uno nunca va a saber la cantidad exacta de mosquitos, sino que infiere una distribución de probabilidad. Al correr el modelo, esperamos hallar que en algunos lugares esta distribución de probabilidad será mayor que en otros. Esa será la clave para tomar acciones eficientes con políticas públicas”, subrayó Álvarez.

El proyecto, gestado desde la Secretaría de Gobierno y Relaciones Institucionales de la UNSAM, promete un impacto positivo tanto en el corto como en el mediano plazo. Según Pablo Palmaz, subsecretario de Relaciones Interinstitucionales, el uso de IA no solo permitirá intervenciones más precisas, sino que también optimizará los recursos del sistema de salud pública.

“La transferencia de conocimiento científico en salud y prevención es esencial para mejorar la calidad de vida y es un aporte para desarrollar políticas efectivas, tratamientos accesibles y campañas que fortalezcan el sistema sanitario y reduzcan enfermedades evitables”, afirmó Palmaz. A largo plazo, esta colaboración entre el gobierno provincial y la UNSAM podría contribuir a la reducción sostenida de casos de dengue, minimizando los costos sanitarios y fortaleciendo la capacidad de respuesta del sistema de salud frente a futuras epidemias.

El uso de la Inteligencia Artificial Bayesiana marca un hito en la lucha contra el dengue en la Provincia de Buenos Aires. Esta tecnología no solo permitirá predecir los brotes con mayor precisión, sino que además proporcionará una base sólida para la implementación de políticas públicas más eficientes.

Con esta iniciativa, la provincia se coloca a la vanguardia en la utilización de tecnología de punta para abordar problemas de salud pública, un avance que promete salvar vidas y mejorar la calidad de vida de sus ciudadanos.

La prevención es el mejor aliado en la batalla contra el dengue, y con el respaldo de la ciencia y la tecnología, Buenos Aires se prepara para enfrentar este desafío con herramientas del futuro.