Utiliza inteligencia artificial para generar modelos predictivos de enfermedades infecciosas

INTEC utiliza inteligencia artificial para generar modelos predictivos de enfermedades infecciosas

Investigadores del INTEC desarrollaron una herramienta a través de inteligencia artificial para modelar la dinámica del dengue, con la finalidad de mejorar la respuesta de salud pública ante los brotes de esta enfermedad.

La investigación se realizó en el marco de un proyecto del Fondo Nacional de Innovación y Desarrollo Científico y Tecnológico (FONDOCYT) ganado en la convocatoria 2018-2019.

El proceso de investigación tomó 24 meses, e involucró a un equipo de expertos en diversas disciplinas, incluyendo epidemiología, bio-matemática, estadística y matemática computacional. Este estuvo conformado por Adelaide Freitas, Helena Sofía Rodrígues, Natália Martins, Adela Lutis, Michael A. Robert, Demian Herrera y Manuel Colomé. Además de los estudiantes de INTEC, Albert González Then y

Pedro Vega, asistentes de investigación.

Este tipo de investigaciones resultan beneficiosas, ya que, según Manuel Colomé, profesor de Epidemiología y Medicina Preventiva del Área de Ciencias de la Salud del INTEC, al anticipar la ocurrencia de brotes e identificar áreas de riesgo, se pueden tomar «medidas preventivas y de control de manera oportuna», lo que contribuye a reducir la incidencia de la enfermedad y a la mejora de la salud pública.

El proceso inició a partir de la problemática sanitaria que significó el dengue en el 2019, con aproximadamente 20 mil casos en aquel año, la mayor cifra histórica de la región hasta ese entonces, luego desplazada por los 23 mil casos de 2023.

Entre los principales hallazgos de esta investigación, se confirmó que los efectos de las condiciones meteorológicas, como la temperatura y la precipitación, tienen una implicación directa con brotes de dengue que se evidencian en un periodo de 2 a 5 semanas.

«El cambio climático puede influir en los brotes de dengue al afectar las condiciones ambientales que favorecen la reproducción y propagación del mosquito vector», dijo Colomé, investigador principal.

«Aumentos en la temperatura y la precipitación pueden ampliar el rango geográfico del mosquito y acelerar su ciclo de vida, lo que a su vez puede aumentar la incidencia de la enfermedad», agregó.

Además, se identificó la provincia de Barahona como la de mayor incidencia de dengue durante el período de estudio 2015-2019. Se analizó la tasa de incidencia semanal de dengue, proporcionando información valiosa para la predicción y control de futuros brotes, entre otras observaciones que mejoraron los modelos predictivos de transmisión de la enfermedad en el país.

Según explicó Colomé, utilizaron técnicas avanzadas de aprendizaje automático, logrando que el modelo pudiera analizar grandes cantidades de datos epidemiológicos y climáticos para identificar patrones y

relaciones complejas.

Por otra parte, a raíz de la emergencia sanitaria provocada por la pandemia COVID-19, el INTEC como parte de su compromiso social, continuó esta línea de investigación en bajo el liderazgo de los

profesores Renato González, Eladio Pérez y Manuel Colomé, donde en conjunto con el Laboratorio de Innovación e Inteligencia Territorial del Banco Interamericano de Desarrollo (BID-LAB) construyeron un modelo predictivo y de gestión de riesgo de la pandemia COVID-19 en República Dominicana, el cual fue entregado a las  autoridades del Ministerio de Salud Pública, como parte del aporte del INTEC a la salud y el bienestar de la nación.

«La inteligencia artificial es una herramienta poderosa que tiene el potencial de mejorar significativamente nuestra capacidad para abordar problemas complejos en diversos campos, incluida la salud», dijo Colomé. Sin embargo, resaltó que es fundamental utilizarla de manera ética, transparente, equitativa y responsable.