Parece que a los mosquitos se les viene un duro rival: la inteligencia artificial. Un equipo de investigadores de la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM) está desarrollando una especie de "meteorólogo del dengue". Sí, así como leés. Esta herramienta, basada en IA, será capaz de predecir dónde y cuándo aparecerán los próximos brotes del dengue.
La herramienta es capaz de predecir la aparición de focos de dengue en áreas urbanas. Basada en técnicas de aprendizaje automático bayesiano, permite predecir tempranamente los brotes y permite actuar en esos focos para mitigar su propagación.
¿Cómo lo hacen? Es simple (bueno, no tanto): analizan un montón de datos, como el clima, la cantidad de gente en una zona, y hasta los llamados que hacemos al médico cuando nos sentimos mal. Con toda esta información, la inteligencia artificial aprende a identificar patrones y nos avisa con anticipación dónde hay riesgo de que aparezca el dengue.
Se trata de un proyecto interdisciplinario integrado por biólogas, zoólogas, epidemiólogas y funcionarios del equipo del gobierno provincial. El desarrollo está liderado por Ezequiel Álvarez, investigador del International Center for Advanced Studies (ICAS) de la ECyT.
En este sentido, Álvarez destacó que a mediano plazo el desarrollo podría mejorar los recursos de salud pública y fortalecer la prevención continua, lo que llevaría a que bajen los casos. “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”, resaltó.
¿Cómo se aplica la Inteligencia Artificial Bayesiana? Permite establecer relaciones entre variables como las condiciones climáticas, la densidad poblacional y los reportes de casos. A partir de estos datos, el modelo puede inferir la probabilidad de que se produzcan nuevos brotes de dengue en una zona determinada. Es decir, la IA aprende de los patrones históricos para anticipar futuras tendencias, funciona como un sistema de alerta temprana.
“Uno nunca va a saber la cantidad exacta de mosquitos, sino que infiere una distribución de probabilidad. Al correr el modelo, junto con los datos que irán llegando de la epidemia, esperamos hallar que en algunos lugares esta distribución de probabilidad será mayor que en otros y esa será clave para tomar acciones ágiles y eficientes con políticas públicas y así prevenir los brotes de dengue”, concluyó Álvarez, quien confía en que gracias a este desarrollo se podrán observar cambios en el día a día.
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