La Provincia de Buenos Aires ha incorporado el uso de inteligencia artificial (IA) para fortalecer la prevención y detección temprana de brotes de dengue, una enfermedad que ha registrado un aumento en los últimos años. A través de un sistema de modelado predictivo basado en IA Bayesiana, el Ministerio de Salud bonaerense busca optimizar la gestión de recursos, reducir la propagación del virus y minimizar costos para el sistema sanitario.
Un modelo predictivo basado en IA para anticipar brotes
La iniciativa es parte de un proyecto interdisciplinario liderado por Ezequiel Álvarez, investigador del International Center for Advanced Studies (ICAS) de la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM), en colaboración con biólogos, epidemiólogos y funcionarios de la provincia de Buenos Aires.
El modelo desarrollado emplea IA Bayesiana, un enfoque matemático que permite predecir la aparición de brotes basándose en múltiples variables, como:
- Cantidad de mosquitos infectados en una zona específica.
- Número real de personas enfermas en una manzana.
- Nivel de descacharreo y medidas de control implementadas en un área determinada.
Según fuentes oficiales, este sistema permitirá identificar patrones y prever el comportamiento de la epidemia, lo que facilitará la toma de decisiones más ágiles y precisas por parte de las autoridades sanitarias.
Funcionamiento del sistema de detección con IA
El sistema de IA analiza datos en tiempo real provenientes de distintas fuentes, como:
- Registros hospitalarios de pacientes con síntomas.
- Condiciones climáticas y factores ambientales.
- Llamadas al servicio de emergencia.
- Mapeo de áreas con mayor riesgo de proliferación del mosquito Aedes aegypti.
El modelo utiliza una distribución de Poisson, una técnica matemática que describe la probabilidad de ocurrencia de eventos en un período determinado. De este modo, el sistema puede determinar dónde emergen nuevos brotes y cómo evolucionan, permitiendo a las autoridades intervenir de manera inmediata en las zonas críticas.
Si bien el sistema no puede conocer la cantidad exacta de mosquitos infectados, genera una distribución de probabilidad, lo que permite focalizar los esfuerzos en los puntos de mayor riesgo y anticipar escenarios futuros con acciones de prevención más efectivas.
Parte del plan bonaerense contra el dengue
El uso de inteligencia artificial forma parte del Plan bonaerense de Prevención y Acción frente al Dengue, que además de la detección temprana con IA, contempla:
- Teleconsultas para personas con síntomas leves, a través del portal Mi Salud Digital.
- Un equipo de 210 profesionales de hospitales provinciales disponibles para atención virtual de lunes a viernes de 8 a 20 horas.
- Campañas de concientización sobre la eliminación de criaderos del mosquito Aedes aegypti.
Prevención del dengue: medidas clave para evitar su propagación
Desde el Ministerio de Salud bonaerense se enfatiza que la prevención es una estrategia fundamental para reducir la propagación del dengue. Se recomienda a la población implementar medidas básicas de control, entre ellas:
Tapar: Objetos a la intemperie como tanques, tachos y depósitos deben mantenerse cubiertos para evitar acumulación de agua.
Lavar: Se deben limpiar regularmente recipientes, canaletas y desagües con cepillo o esponja para eliminar huevos de mosquitos.
Tirar: Es importante descartar recipientes en desuso, mantener patios y jardines limpios, y resguardar las cubiertas de automóviles.
Girar: Todos los objetos que puedan acumular agua, como baldes, colectores de aire acondicionado y porta macetas, deben girarse o vaciarse con frecuencia.
Impacto de la IA en la gestión de enfermedades vectoriales
El uso de tecnología avanzada en salud pública es un paso clave para el fortalecimiento de estrategias preventivas. La inteligencia artificial ya ha demostrado su efectividad en la detección de enfermedades infecciosas y la optimización de recursos sanitarios.
Los expertos señalan que la implementación de IA en la gestión epidemiológica puede traer múltiples beneficios, tales como:
- Reducción de costos sanitarios al anticipar brotes y actuar preventivamente.
- Optimización de recursos humanos y materiales, dirigiéndolos a las zonas de mayor riesgo.
- Mejor toma de decisiones basada en datos en tiempo real.
- Mayor capacidad de respuesta ante emergencias epidemiológicas.
