El Ministerio de Salud de la provincia de Buenos Aires se integró en un proyecto que combate al dengue detectando brotes en forma temprana, a través de un análisis matemático que incorpora factores discernidos por un modelo de inteligencia artificial (IA).
Liderado por el investigador Ezequiel Álvarez, del International Center for Advanced Studies (ICAS) de la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM), este sistema utiliza técnicas bayesianas para identificar los brotes de dengue y poder actuar tempranamente.
Del proyecto participan profesionales de la biología, la zoología y la epidemiología, además de funcionarios del ministerio que comanda Nicolás Kreplak.
El sistema detecta los brotes a partir de datos obtenidos en el terreno y va adaptándose a los nuevos datos para incrementar su precisión, en lo que se conoce como un proceso bayesiano, porque está basado en el teorema de Bayes, una regla matemática que permite estimar la probabilidad de un evento basado en la probabilidad previa y en las probabilidades relativas de los nuevos datos que se incorporan.
Entre los datos que se ingresan al sistema cada día figuran la cantidad de consultas en los hospitales, las condiciones climáticas y los llamados a la línea 148. De esta manera se puede estimar la cantidad de mosquitos infectados con dengue en una zona determinada.