Technology Colombia , Colombia, Monday, June 06 of 2022, 17:29

La inteligencia artificial facilita la prevención y detección del dengue

Una plataforma para la detección temprana del dengue ha confirmado que los fenómenos de El Niño y La Niña presentan alta correlación con el número de casos de esta enfermedad viral

UNAL/DICYT Una plataforma para la detección temprana del dengue ha confirmado que los fenómenos de El Niño y La Niña presentan alta correlación con el número de casos de esta enfermedad viral, de la que el Instituto Nacional de Salud ha reportado 21.000 contagios y 13 muertes en lo que va corrido del año. Las ciudades del país donde más se presenta dicha asociación son: Barranquilla, Cali, Cúcuta, Medellín, Santa Marta y Villavicencio.

 

La plataforma implementa dos modelos predictivos que permiten pronosticar la aparición de casos de dengue, según el comportamiento de variables como temperatura, precipitación y humedad relativa. “En general la temperatura y la lluvia no presentaron asociación con los casos de dengue, pero los periodos secos sí”, expone Juan Pablo Hernández Ortiz, profesor del Departamento de Materiales y Minerales de la Facultad de Minas de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Medellín, director del Laboratorio Genómico One Health y del Colombia Wisconsin One Health Consortium.

 

Gracias a los datos y al análisis también se pueden establecer relaciones con factores geográficos, de cobertura vegetal, demografía y movilidad de población, por ejemplo. Esto quiere decir que permite estudiar y pronosticar los casos de dengue en las diferentes ciudades del país. Precisamente, para cada ciudad se identificó la variable que más influye en los casos de dengue y el número de semanas de rezago con respecto a los picos reportados de la enfermedad. “Estos modelos de predicción son una herramienta y un mecanismo para estudiar y pronosticar los casos de dengue en las diferentes ciudades del país”, destaca el profesor Hernández.

 

Por su parte, John Willian Branch Bedoya, profesor del Departamento de Ciencias de la Computación y de la Decisión de la Facultad de Minas de la UNAL Sede Medellín, afirma que la plataforma es útil para la toma de decisiones, y que no solo beneficia a las autoridades de salud, sino también a la comunidad en general.

 

¿Cómo lo hicieron?


Los investigadores procesaron muestras de sangre y les realizaron pruebas moleculares como las de PCR (reacción en cadena de la polimerasa) y serológicas para determinar si hay dengue o anticuerpos contra la enfermedad. Además, se establecieron modelos predictivos con un nivel de precisión mayor al 90 %. El profesor Branch explica que se modelaron datos de 2007 a 2019. Asimismo, la plataforma recopila datos del Sistema de notificación oficial de Salud Pública (Sivigila) y extrae el número de casos reportados con el propósito de predecir en un tiempo determinado si puede ocurrir un brote de dengue o no.

 

La información que resulta de ella será de uso abierto y quedará disponible en un repositorio de One Health, no solo para los futuros desarrollos de este trabajo sino también para futuras investigaciones. El investigador explica que después de adquirir datos se hizo un procesamiento, se extrajo información, y posteriormente se entrenaron los modelos matemáticos y computacionales que dan los resultados finales. La base de trabajo que usaron fue el lenguaje de programación Python.

 

Relata que durante el desarrollo del proyecto afrontaron el reto de obtener los datos, por lo que debieron acudir a estrategias que, “desde el punto científico y tecnológico se usan hoy, y que consisten en aumentar los datos con reglas propias del problema en cuestión”. Lo justifica: “en Colombia la información meteorológica y climática, así como los clínicos, tienen demasiados subregistros porque hay estaciones que dejaron de operar por días, semanas o años, así que había que construir los datos de buena calidad para entrenar el modelo”.


Interdisciplinariedad


En el estudio participaron estadísticos, ingenieros de sistemas, mecánicos, químicos, de materiales, biólogos, microbiólogos y médicos veterinarios, quienes trabajaron en conjunto para analizar datos obtenidos sobre casos de fiebre atendidos en clínicas de Cali y así desarrollar modelos para monitorear en tiempo real el número de pacientes con dengue.

 

En este contexto, diferenciar el dengue de otras enfermedades “es importante, porque en nuestro país, desafortunadamente, hay varias enfermedades febriles (zika, dengue, fiebre amarilla, malaria) con manifestaciones clínicas muy similares”, afirma el profesor Hernández.

 

La plataforma para la detección temprana del dengue es un proyecto financiado por el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación, y los resultados de este estudio servirán de base para futuras investigaciones en África, Sierra Leona, India, y Asia. “Vamos a hacer una red tripartita de información y datos de enfermedad febril para vigilar pandemias”, concluye el investigador.