Universidad pública, Estado presente y ciencia: la IA y su rol clave en un brote de dengue

Desde la Universidad de San Martín (UNSAM), en conjunto con el Gobierno bonaerense, trabajan para crear un mapeo con IA que sirva de herramienta para tomar medidas que anticipen brotes de la enfermedad.

14 de septiembre, 2024 | 19.37

La provincia de Buenos Aires, junto a la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM), trabajan en conjunto con una Inteligencia Artificial (IA) que permite, a través de un mapeo, tomar medidas de forma focalizada y anticiparse a la proliferación de casos de la dengue, allí donde las probabilidades muestren la posibilidad de un brote. Dichas medidas se implementarán sobre el territorio del conurbano bonaerense, para prevenir e investigar la fuerte amenaza a partir del inicio de las altas temperaturas.

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 a partir del mes de diciembre. Según explica, 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 Línea 148 -asistencia telefónica bonaerense-, que va a las guardias, de enfermos reportados. En el modelo todas estas cosas afectan a otras que después vuelven a afectar a estas mismas”, explica el físico.

"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”, expresa Álvarez.

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. “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.

Cabe señalar que, para que dicho mapeo funcione de la mejor manera posible, se necesitan datos que deben ser aportados por el Estado. “Por el volumen de datos que se necesitan es el Estado el que los puede recabar, porque tiene la atención primaria, la red de articulación de salud, los recursos humanos e informacionales para poder responder ante una epidemia”, apunta Pablo Palmaz, subsecretario de Relaciones Interinstitucionales de la UNSAM. Y agregó: “Necesitamos mucha articulación de datos públicos. Hoy ya está trabajando el equipo con epidemiólogos, especialistas de atención primaria, gente cercana al territorio y a cuestiones de prevención, especialistas en políticas públicas, físicos. Se requieren datos de distintas partes del Estado y eso tiene que estar súper aceitado para que funcione bien. Es en tiempo real, todos los días”.

Por un lado, el equipo de Álvarez será el encargado de aportar el dato mientras que luego, la decisión política de respuesta dependerá únicamente del Ministerio de Salud. “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 Palmaz.

El objetivo principal es "buscar llegar a tiempo", apuntan los expertos y aseguran que más días pasan, hay un aumento de posibilidades para que se contagie más gente en dicha epidemia. "El impacto incluso económico de esto es potente. Si el Estado llega primero, el ahorro en la atención de salud es impresionante”, indicó Palmaz como uno de los motivos por los cuales una iniciativa así requiere de la participación del Estado. Mientras que Álvarez, agrega: “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”.

En este contexto, es clave que la ciencia continúe financiada para el desarrollo y que el gobierno de Javier Milei ponga fin a los recortes y ajustes que lleva adelante desde el principio de su gestión, en diciembre pasado. Por eso, destacan la iniciativa que se pondrá en marcha en el conurbano bonaerense. No es la primera vez y ya existe un antecedente similar: durante la pandemia del Covid-19, el mismo equipo -coordinado por Álvarez- generó un algoritmo para alertar sobre brotes a partir de análisis de los llamados telefónicos al 148 para alertar con, al menos, cinco días de anticipación, cambios en la curva de contagios. Tan innovador fue el algoritmo creado que fue publicado en la Royal Society Open Science (RSOS) -una de las principales revistas científicas del mundo-.

“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", concluyen.

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