La provincia de Buenos Aires ha comenzado a utilizar un innovador sistema de inteligencia artificial para predecir los brotes de dengue en áreas urbanas. Este proyecto, desarrollado por investigadores de la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM)
Economía07/10/2024
Santiago Jacquat
La provincia de Buenos Aires ha comenzado a utilizar un innovador sistema de inteligencia artificial para predecir los brotes de dengue en áreas urbanas. Este proyecto, desarrollado por investigadores de la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM), busca estimar la cantidad de mosquitos infectados en cada manzana para optimizar la prevención y respuesta ante la epidemia.
Un grupo de investigadores de la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM), liderados por Ezequiel Álvarez, está desarrollando un avanzado modelo de inteligencia artificial (IA) para prever los brotes de dengue en áreas urbanas. Esta iniciativa, en colaboración con el gobierno de la provincia de Buenos Aires, tiene el potencial de predecir la cantidad de mosquitos infectados en cada manzana del Gran Buenos Aires.
El ministro de Salud bonaerense, Nicolás Kreplak, anunció recientemente un conjunto de medidas para combatir el dengue, que complementan las campañas de vacunación. Entre estas medidas destaca el uso de la telemedicina y herramientas de machine learning, desarrolladas por la Escuela de Ciencia y Tecnología de la UNSAM. Kreplak mencionó que se espera que la temporada de dengue de este año sea incluso más grave que la anterior, por lo que es crucial optimizar el sistema de salud para priorizar la atención de los casos más graves. La telemedicina permitirá diagnosticar y monitorear casos leves de manera remota, reduciendo la saturación en las guardias hospitalarias.
Además de la telemedicina, la provincia ha implementado un sistema de alarmas tempranas. Los ciudadanos pueden llamar al 148 para informar síntomas relacionados con el dengue y recibir asistencia médica a distancia. Estos reportes, junto con datos epidemiológicos y hospitalarios, alimentarán el modelo de inteligencia artificial para identificar las zonas de mayor riesgo de contagio.
El modelo de IA que están desarrollando se basa en el machine learning bayesiano, una técnica que permite aprender de los datos observados para predecir variables no directamente medibles. Según Ezequiel Álvarez, el objetivo principal es estimar la distribución de mosquitos infectados en cada cuadra del área metropolitana. Para ello, el sistema considerará diversos factores, como las llamadas al 148, la densidad poblacional, el nivel socioeconómico, el clima, y el descacharreo, entre otros.
Aunque el modelo no puede determinar el número exacto de mosquitos, puede calcular la probabilidad de su presencia en distintas áreas, lo que permitirá a las autoridades planificar intervenciones más eficientes.
El modelo de IA está en fase de prueba, utilizando datos del año pasado para identificar patrones y mejorar su capacidad predictiva. Álvarez señaló que el equipo sigue ajustando el sistema, incorporando datos adicionales y realizando simulaciones con datos sintéticos para perfeccionar su funcionamiento. Aunque el modelo inicial ya está operativo, su versión final se espera para diciembre, coincidiendo con el inicio de la temporada de dengue.
Este avance tiene el potencial de cambiar la forma en que se gestionan los brotes de dengue en Buenos Aires. La inteligencia artificial permitirá a las autoridades tomar decisiones rápidas y precisas para prevenir la propagación del virus. Se espera que la implementación de este sistema contribuya a reducir significativamente el número de casos y alivie la carga sobre el sistema de salud, optimizando el uso de recursos públicos.
La integración de la inteligencia artificial en la lucha contra el dengue representa un gran paso hacia la modernización de la salud pública. Con esta tecnología, Buenos Aires podrá adelantarse a los brotes, prevenir contagios y salvar vidas, demostrando cómo la innovación puede transformar la respuesta a las epidemias.
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