La UNSAM utilizará la IA para predecir el brote de dengue

Un equipo interdisciplinario trabaja en la predicción de brotes a partir de una herramienta de inteligencia artificial. El mapeo permitirá tomar medidas de forma focalizada y anticiparse a la proliferación de casos allí donde las probabilidades matemáticas apunten a un brote. Las medidas se implementaran sobre territorio bonaerense a través de una iniciativa del Gobierno de la Provincia y la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM).
El investigador Ezequiel Álvarez, del International Center for Advanced Studies (ICAS) y la Escuela de Ciencia y Tecnología de la UNSAM, está al frente del proyecto, que se prepara para estar en marcha en diciembre. Se basa en técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial Bayesiana, que a partir de evidencias disponibles infiere probabilidades para trazar estimaciones.

“En una epidemia, como en cualquier otro sistema (un mercado laboral, una fábrica) hay muchos procesos ocurriendo al mismo tiempo. Unos dependen de otros, algunos afectan a unos o a otros. En este caso, solo se pueden observar determinadas cuestiones: la cantidad de gente que llama al 148 (línea bonaerense de asistencia telefónica), la cantidad de gente que va a las guardias, la cantidad de enfermos reportados. En el modelo todas estas cosas afectan a otras que después vuelven a afectar a estas mismas”, explicó el físico. Y sigue: "Entre las variables que no observamos está la cantidad de mosquitos enfermos en una manzana. Es un número, pero no lo observamos. Sacamos una distribución de probabilidad. A la vez es afectada esa variable por el clima de los últimos 20 días, el nivel de descacharreo alrededor, la cantidad de enfermos de los días previos. Se arma un modelo con todo esto interconectado y se obtiene una probabilidad a partir de cosas que no observamos. La idea es que se empiecen a aprender los procesos con más precisión y a conocer las variables latentes”, expresó Alvarez.

“Vamos a sacar la distribución de probabilidad en cada manzana del AMBA bonaerense. Es un mapa de calor que se va a actualizar todos los días y va a dar lugar a políticas públicas. Creo que va a funcionar bien y me parece que esta es la herramienta para hacer esto”, sostiene. El físico, de la Universidad Nacional de San Martín, remarca que la IA le permite algo impensado años atrás: que la ciencia básica dé lugar a implementaciones inmediatas para dar respuesta a la sociedad.

“Lo más importante en el dengue es el descacharreo. Es la manera de cortar la epidemia. Se van a hacer acciones casa por casa. Si entendés dónde está pasando, podés hacer un operativo de descacharreo en determinada zona. No es solo dar vuelta una cubierta con agua: es ocuparse de las rejillas, de la limpieza”, señala Pablo Palmaz, subsecretario de Relaciones Interinstitucionales de la UNSAM.

“Se está tratando de buscar llegar a tiempo. Días que pasan son días que aumentan las posibilidades de que se contagie más gente. El impacto incluso económico de esto es potente. Si el Estado llega primero, el ahorro en la atención de salud es impresionante”, resalta Palmaz como uno de los motivos por los cuales una iniciativa así requiere de la participación del Estado. Álvarez agrega otro factor: “No sólo un privado no podría tener jamás estos datos, sino que la técnica es de ciencia básica y las empresas privadas no suelen manejar esto”, agregó Alvarez. 

“El dengue es una epidemia muy compleja. Porque por más que tengas detectado al enfermo, es el mosquito el vector que la lleva. Es por ello que detectar los brotes temprano es la clave para evitar la propagación", finalizó.