Un innovador diseño de inteligencia artificial (IA) creado por un tucumano para combatir el dengue fue aprobado por una entidad tecnológica internacional. La iniciativa tiene como objetivo principal anticipar brotes de la enfermedad en comunas y municipios, permitiendo actuar a tiempo en esos focos, según explicó Alejandro Urueña, que se especializa desde hace varios años en IA.

Recientemente, Urueña presentó el diseño ante el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) y recibió la más alta calificación. “Eso quiere decir que cumple con todos los requisitos de un programa de diseño y desarrollo de productos y servicios de IA, y que ya puede empezar a ser utilizado”, explicó.

¿En qué consiste el proyecto? La cuestión es así: en una epidemia del dengue ocurren muchos procesos que se relacionan entre sí: los factores climáticos, los casos reportados, la densidad de habitantes de una manzana, la gente que va a las guardias médicas, el índice de mosquitos, la cantidad de enfermos en un barrio y el nivel de descacharreo.

La estrategia es reunir toda esa información y usar un modelo de Machine Learning, que es una disciplina del campo de la IA. A través de algoritmos, se puede dotar a los ordenadores con la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones, detalla Urueña, que es fundador de la empresa de arquitectura y soluciones en IA Clever Hans.

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El especialista confía en que gracias a esta tecnología, y con la información en tiempo real, se puedan conocer las zonas rojas de contagios, con fechas, laboratorios y sus resultados, stock de medicamentos, vacunas e informes de los médicos. También determinar la cantidad estimada de mosquitos y la distribución, detectar zonas con agua estancada o con muchos criaderos de Aedes aegypti. “Todo tiene la finalidad de predecir la curva de contagios y eso es clave para tomar acciones eficientes con políticas públicas y así actuar antes que los brotes se intensifiquen”, opinó.

Nubes públicas y privadas

Asimismo se puede contar con información sobre cuándo llegan las vacunas al país, si hay reactivos, personal en los CAPS y hospitales para consultas ambulatorias, así como también la cantidad de camas requeridas en terapias intensivas, entre otras cosas. Según el proyecto, el Ministerio de Salud podría utilizar nubes públicas y privadas para obtener estas informaciones.

“A mediano plazo, el desarrollo podría optimizar los recursos de salud pública y fortalecer la prevención continua, lo que llevaría a una disminución sostenida de casos y menores costos para el sistema sanitario”

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El diseño incluye la creación de una APP en la que se pueda tener información en tiempo real sobre las zonas donde hay mayor riesgo de contagio. “Esa APP será libre y voluntaria para el usuario. Las mismas personas pueden informar ahí síntomas de la enfermedad y contagios confirmados”, puntualizó el abogado.

Urueña, por último, remarcó que la misma idea desarrollada por Clever Hans ha sido incorporada en los algoritmos para el manejo clínico de los casos de dengue de la OMS. El proyecto, que fue bautizado como “Algoritmos para el manejo clínico de los casos de dengue”, es muy parecido al que fue creado por la OPS, que proporciona una estructura para el manejo clínico de pacientes infectados. (https://www.paho.org/es/herramienta-interactiva-algoritmos-para-manejo-clinico-casos-dengue).

“La incorporación de la tecnología predictiva de Clever Hans complementa este enfoque clínico, permitiendo que las decisiones médicas no solo se basen en los síntomas del paciente, sino también en datos predictivos sobre la evolución de la enfermedad en diferentes áreas geográficas”, señaló. “La IA, lejos de ser un concepto futurista, ya está revolucionando la forma en que enfrentamos las crisis de salud pública”, concluyó.