El aprendizaje autom√°tico se puede utilizar para predecir brotes de dengue









un nuevo modelo de aprendizaje autom√°ticoadaptado a la realidad brasile√Īa, es capaz de predecir brotes de enfermedades como dengue, zika y chikungunya en barrios espec√≠ficos de una ciudad, como la capital de R√≠o de Janeiro. Art√≠culo Predicci√≥n de brotes de dengue con aprendizaje autom√°tico explicable recibi√≥ el premio al mejor art√≠culo en el Taller Internacional AI4Healthcelebrada en mayo de este a√Īo, en Italia.

Los investigadores utilizaron datos abiertos, de diferentes bases de datos, de la metr√≥poli de R√≠o de Janeiro. Para calcular las probabilidades de una posible epidemia, el algoritmo utiliza indicadores como el n√ļmero de casos de dengue en un barrio y en barrios aleda√Īos, informaci√≥n de la Encuesta √ćndice R√°pido para Aedes aegypti (LIRAa) y datos ambientales -temperatura y precipitaci√≥n-, demogr√°ficos y espaciales. A futuro, la idea es que este modelo de aprendizaje autom√°tico para predecir brotes de dengue se adapte a otros municipios del pa√≠s.

A pesar de verse parcialmente eclipsadas por la pandemia de Covid-19, las enfermedades infecciosas estacionales siguen siendo un desafío en Brasil. A mediados de junio de 2022, las muertes por dengue se habían más que duplicado con relación a todo 2021 en el país.

El objetivo del estudio es proporcionar un modelo que agilice el análisis de datos y ayude a las autoridades sanitarias a comprender los motivos de las predicciones de brotes, permitiéndoles planificar mejor sus acciones para tener tiempo de actuar, con la ayuda de la inteligencia artificial.

La investigaci√≥n fue realizada por Robson Aleixo en su maestr√≠a en inform√°tica de la Universidad de S√£o Paulo (USP), bajo la orientaci√≥n del profesor Raphael Yokoingawa de Camargo, de la Universidad Federal del ABC (UFABC), en el √°mbito de la Proyectos Tem√°ticos ‚ÄúInternet do future aplicado a las ciudades inteligentes‚ÄĚ y el INCT 2014: da Internet do Futuro, coordinado por el profesor F√°bio Kon, de la USP, con el apoyo de la FAPESP. En este trabajo tambi√©n participaron Marcela Santos Camargo y Rudi Rocha, del Instituto de Estudios de Pol√≠ticas de Salud (IEPS) de la Escuela de Administraci√≥n de Empresas de S√£o Paulo (FGV).

Para los investigadores, esta puede ser una herramienta valiosa para que un directivo replantee sus estrategias y redirija los recursos necesarios a las √°reas m√°s afectadas.





‚ÄúEl gran diferencial de la inteligencia artificial es identificar comportamientos y patrones de datos hist√≥ricos para dar visibilidad a lo relevante para el an√°lisis y la elaboraci√≥n de acciones preventivas. Por ejemplo, preocuparse por acciones que aborden brotes de dengue puede traer m√°s beneficios que construir un nuevo establecimiento de salud en esa regi√≥n‚ÄĚ, agrega Aleixo.

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diferenciales del proyecto

Los investigadores explican que ya había varios estudios, tanto aquí en Brasil como en otros países tropicales, que utilizaron datos climáticos (lluvia, temperatura y humedad del aire) para predecir casos de dengue. Pero solo pudieron entregar resultados más precisos durante uno o dos meses, no hicieron evaluaciones detalladas por vecindario y, lo que es más importante, no proporcionaron explicaciones para las predicciones.

Camargo dice que, en realidad, es como si el modelo ayudara a hacer lo que un empleado del ayuntamiento haría manualmente, pero a mucha mayor velocidad y con una mirada más atenta y sistémica, encontrando patrones difíciles de percibir por un humano.

El modelo mostr√≥ que el factor m√°s importante para determinar si un barrio tiene m√°s o menos probabilidades de tener un brote en un per√≠odo determinado es la cantidad de casos registrados en el √ļltimo mes. El segundo factor ser√≠a el historial de casos de dengue en ese barrio en comparaci√≥n con el resto de la ciudad.

Y, en tercer lugar, la evaluaci√≥n de las precipitaciones: si llovi√≥ o no mucho en la regi√≥n y c√≥mo fue la temperatura. Sin embargo, esto influye en el desarrollo de las larvas de la Aedes aegypti. ‚ÄúFinalmente, tambi√©n vimos que evaluar las condiciones de los barrios vecinos es importante, aunque haya barrios muy cercanos donde hubo muchos casos. Todo eso servir√° para generar un conjunto de predicciones para cada barrio‚ÄĚ, dice Camargo.

+ Lea tambi√©n: ¬ŅC√≥mo tratar el zika?

Próximos pasos

Para ser utilizado por la alcald√≠a de R√≠o de Janeiro o cualquier otro municipio, el modelo a√ļn necesita ser mejorado. Entre otras cosas, es necesario obtener una interfaz que permita a los usuarios que no dominan los lenguajes de programaci√≥n encontrar f√°cilmente su informaci√≥n.

‚ÄúY habr√≠a que mejorar el modelo con mejores caracter√≠sticas, como pensar en c√≥mo pueden interferir los serotipos del dengue y otros indicadores de la enfermedad, adem√°s de incorporar t√©cnicas avanzadas de series temporales junto con el modelo de √°rbol de decisi√≥n e incluir datos de nuevas regiones‚ÄĚ , enfatiza Camargo.

*Este texto fue producido originalmente por Agência Fapesp

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Ana Gomez

Ana G√≥mez. Naci√≥ en Asturias pero vive en Madrid desde hace ya varios a√Īos. Me gusta de todo lo relacionado con los negocios, la empresa y los especialmente los deportes, estando especializada en deporte femenino y polideportivo. Tambi√©n me considero una Geek, amante de la tecnolog√≠a los gadgets. Ana es la reportera encargada de cubrir competiciones deportivas de distinta naturaleza puesto que se trata de una editora con gran experiencia tanto en medios deportivos como en diarios generalistas online. Mi Perfil en Facebook:¬†https://www.facebook.com/ana.gomez.029   Email de contacto: ana.gomez@noticiasrtv.com

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