Inteligencia Artificial para predecir brotes de dengue, con un mapeo sobre 700 mil manzanas bonaerenses

De cara a un verano que se avecina por lo menos complicado en materia de dengue, un equipo interdisciplinario trabaja en la predicción de brotes a partir de una herramienta de inteligencia artificial. El mapeo permitirá tomar medidas de forma focalizada y anticiparse a la proliferación de casos allí donde las probabilidades matemáticas apunten a un brote. Se implementará sobre territorio bonaerense a través de una iniciativa del Gobierno de la Provincia y la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM).

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 en diciembre. 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 148 (línea bonaerense de asistencia telefónica), la cantidad de gente que va a las guardias, la cantidad de enfermos reportados. En el modelo todas estas cosas afectan a otras que después vuelven a afectar a estas mismas”, explica el físico. Y sigue: 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”.

“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”, destaca Álvarez. El físico 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.

Ciencia y Estado, asunto coordinado

Para que esto funcione se necesitan datos. Muchos. Todos aportados por el Estado. En este caso, la Provincia de Buenos Aires. “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. “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”.

El equipo de Álvarez aportará el dato. Luego, la decisión política de respuesta dependerá 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.

“Se está tratando de buscar llegar a tiempo. Días que pasan son días que aumentan las posibilidades de que se contagie más gente. El impacto incluso económico de esto es potente. Si el Estado llega primero, el ahorro en la atención de salud es impresionante”, resalta Palmaz como uno de los motivos por los cuales una iniciativa así requiere de la participación del Estado.

Álvarez agrega otro factor: “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”. Algo sobre lo que vienen insistiendo eminencias científicas como Raquel Chan ante el brutal desfinanciamiento del gobierno de Javier Milei: es el Estado el que tiene que invertir en ciencia básica como plataforma de desarrollo. Pero no la ven.

La experiencia de la pandemia

La iniciativa puesta en marcha para ganarle a los brotes del dengue en la Provincia de Buenos Aires es novedosa por el tipo de datos que entrecruza, pero existe un antecedente similar desarrollado por el mismo equipo. Durante la pandemia de Covid-19, el grupo coordinado por Álvarez generó un algoritmo para alertar sobre brotes a partir del análisis de los llamados telefónicos al 148, con hasta cinco días de anticipación respecto a la curva de casos confirmados por laboratorio.

El dispositivo despertó interés a nivel internacional. La Royal Society Open Science (RSOS), una de las principales revistas científicas en el área de epidemiología, matemática y física del mundo, publicó el artículo “Estimación de casos de COVID19 y brotes en directo a partir de llamados telefónicos”, firmado por Álvarez, como primer autor, y por funcionarios como el entonces viceministro Nicolás Kreplak.

“El dengue es una epidemia muy compleja. Porque por más que tengas detectado al enfermo, es el mosquito el vector que la lleva -compara Álvarez- Por eso, detectar los brotes temprano es la clave para evitar la propagación”.