Investigadores desarrollan modelos de IA que predicen brotes de dengue con anticipación

El dengue representa un desafío sanitario en distintas regiones y cada año millones de personas resultan afectadas. En este contexto, la inteligencia artificial se incorpora como un recurso innovador para asistir al personal médico y anticipar brotes.

Investigaciones recientes muestran que algoritmos y sensores aplicados a datos clínicos, climáticos y demográficos alcanzan niveles de precisión elevados. Estas herramientas permiten generar mapas de riesgo y activar alertas tempranas, con el objetivo de reducir la carga asistencial y prevenir emergencias epidemiológicas.

Según detalló The Journal of Infectious Diseases, investigadores desarrollaron modelos de redes neuronales y árboles de decisión que logran entre un 83% y 86% de precisión en el diagnóstico de dengue con solo cuatro variables clínicas: edad, temperatura, recuento de plaquetas y leucocitos.

Este nivel de exactitud representa una ventaja para el personal médico, que enfrenta dificultades para diferenciar el dengue de otras infecciones con síntomas similares.

Por otra parte, un estudio dirigido por Lyle et al utilizó fotopletismografía portátil para medir el volumen de líquidos en pacientes con dengue grave. Según precisó la publicación en PLOS Neglected Tropical Diseases, esta técnica no invasiva alcanza más del 80% de sensibilidad al diferenciar entre estados de hipovolemia y normovolemia, lo que puede prevenir complicaciones como el síndrome de shock por dengue.

Además del apoyo clínico, la inteligencia artificial se aplica en el campo de la bioinformática. Según destacó Meteored, análisis moleculares recientes identificaron genes como STAT1, AURKA y BUB1 como posibles biomarcadores de diagnóstico precoz o para el desarrollo de terapias específicas. Estos hallazgos permiten pensar en un futuro en el que el tratamiento se adapte a cada paciente, reduciendo el riesgo de complicaciones.

Uno de los grandes aportes de la inteligencia artificial radica en la anticipación de epidemias. Según PLOS Neglected Tropical Diseases, más de 70 modelos matemáticos buscan prever brotes de dengue. Muchos de ellos utilizan datos climáticos, demográficos y de movilidad humana para generar mapas de riesgo dinámicos.

Sin embargo, el estudio advirtió que pocos modelos integran datos en tiempo real y que una minoría cuenta con validación externa. Esta limitación reduce la capacidad de trasladar las predicciones a políticas sanitarias concretas.

En países como Brasil y Colombia, los avances ya tienen aplicaciones concretas. Según informó The Conversation, el sistema “M.I. Dengue” utiliza trampas conectadas a celulares que monitorean en tiempo real la población de mosquitos Aedes aegypti. Estos datos, combinados con información climática y sanitaria, permiten activar alertas con días de anticipación, facilitando campañas de descacharrado y uso focalizado de insecticidas.

De acuerdo con Meteored, estas iniciativas muestran que el uso de algoritmos predictivos no se limita a entornos académicos, sino que puede convertirse en un recurso práctico en contextos con alta incidencia de la enfermedad.

Aunque las herramientas muestran resultados alentadores, su uso enfrenta barreras significativas. Según advirtió The Conversation, la falta de acceso a datos de calidad en tiempo real y la escasa infraestructura tecnológica en varias regiones dificultan su aplicación a gran escala.

Además, existe la necesidad de desarrollar modelos comprensibles para el personal de salud. La confianza en estas tecnologías depende no solo de su precisión, sino también de su capacidad de ofrecer resultados interpretables en la práctica clínica.

Al mismo tiempo, el contexto climático agrava la situación. Según Meteored, las sequías prolongadas y las lluvias intensas modifican la distribución del mosquito y aumentan la probabilidad de brotes. En 2024, varios países latinoamericanos y europeos enfrentaron epidemias sin precedentes, lo que confirma la necesidad de contar con sistemas de vigilancia reforzados.

Los especialistas destacan que la inteligencia artificial no debe considerarse un sustituto de las políticas de prevención, sino una herramienta que las complementa. Según PLOS Neglected Tropical Diseases, la integración de datos clínicos, entomológicos y ambientales en marcos de riesgo podría mejorar la asignación de recursos incluso en países con capacidad limitada de vigilancia.

En ese sentido, la cooperación internacional y el intercambio de datos se presentan como factores clave. Las plataformas de código abierto y los algoritmos validados externamente, como sugirió The Conversation, pueden democratizar el acceso a estas tecnologías y reducir las desigualdades regionales.

El desafío ahora es transformar los modelos en soluciones prácticas. La inversión en sensores, aplicaciones móviles y capacitación de profesionales de la salud será decisiva. Como señaló Meteored, la inteligencia artificial puede convertirse en una aliada crucial no solo contra el dengue, sino también contra otras enfermedades infecciosas que afectan a millones de personas en todo el mundo.

La promesa de estas herramientas es clara: anticipar brotes, evitar complicaciones graves y reducir la carga de una enfermedad que, aunque conocida desde hace más de un siglo, sigue planteando desafíos sanitarios urgentes.