Con apoyo de la UNSAM y el Gobierno bonaerense, un modelo de Inteligencia Artificial busca predecir focos de dengue en Argentina.
La Universidad Nacional de San Martín (UNSAM) avanza en el desarrollo de un innovador modelo de Inteligencia Artificial Bayesiana que permitirá anticipar brotes de dengue en zonas urbanas de Argentina.
Esta iniciativa se lleva adelante en colaboración con el Gobierno de la provincia de Buenos Aires y busca reforzar las políticas de salud preventiva.
El anuncio fue realizado el pasado 4 de septiembre por el gobernador Axel Kicillof y el ministro de Salud, Nicolás Kreplak, quienes destacaron que, además de campañas de vacunación y el uso de telemedicina, se incorporarán algoritmos de machine learning para la detección temprana de focos de la enfermedad.
El proyecto está liderado por el investigador Ezequiel Álvarez, del International Center for Advanced Studies (ICAS) de la UNSAM. La herramienta de Inteligencia Artificial se apoya en múltiples variables: factores climáticos, densidad poblacional, casos reportados en los últimos días, llamados al número de emergencias 148, visitas a guardias médicas y otros indicadores observables.
A partir de estos datos, el sistema infiere magnitudes ocultas, como la cantidad de mosquitos infectados o el nivel de descacharreo en cada barrio.
La iniciativa es interdisciplinaria, integrando biólogas, epidemiólogas, especialistas en zoonosis y funcionarios provinciales. Su principal objetivo es generar predicciones confiables que permitan tomar decisiones rápidas y focalizadas, reduciendo la propagación del virus.
Desde la Secretaría de Gobierno y Relaciones Institucionales de la UNSAM, Pablo Palmaz destacó que en el corto plazo esta tecnología podría permitir intervenciones oportunas en las áreas más vulnerables. A mediano plazo, mejoraría la eficiencia en el uso de recursos públicos y reduciría costos sanitarios asociados a la atención de la enfermedad.
Álvarez explicó que la Inteligencia Artificial Bayesiana no ofrece cifras absolutas, sino distribuciones de probabilidad. Esto permite estimar, por ejemplo, la probabilidad de mosquitos infectados en un área determinada o el nivel de limpieza de un barrio.
Con estos datos, las autoridades podrán aplicar políticas públicas más precisas, enfocadas en la prevención y la protección de la comunidad.
En un contexto de aumento de casos de dengue en la región, este desarrollo posiciona a Argentina como pionera en el uso de Inteligencia Artificial aplicada a la salud, con un enfoque que combina innovación tecnológica, investigación científica y gestión pública.
