El dengue es una de las enfermedades virales transmitidas por mosquitos más extendidas del planeta. Cada año afecta a millones de personas y genera emergencias sanitarias en América Latina, Asia y, cada vez más, Europa. Frente a este reto, la inteligencia artificial surge como una herramienta poderosa para anticipar riesgos, diagnosticar con precisión y salvar vidas.
Algoritmos y sensores para detectar complicaciones
Un estudio liderado por Lyle et al. utilizó sensores de fotopletismografía portátil para monitorizar el volumen sanguíneo en pacientes con dengue grave. Mediante algoritmos de aprendizaje automático lograron diferenciar estados de riesgo con más del 80% de precisión, lo que podría evitar complicaciones letales como el shock hipovolémico.
Por otro lado, Ho et al. desarrollaron modelos de redes neuronales y árboles de decisión basados en solo cuatro variables clínicas (edad, temperatura, plaquetas y leucocitos). Estos alcanzaron hasta un 86% de exactitud para diagnosticar dengue, ofreciendo a médicos una herramienta rápida y de bajo coste.
Predicción de brotes con datos masivos
La IA no solo ayuda a identificar casos: también permite anticipar dónde y cuándo ocurrirán los próximos brotes. Combinando información climática, demográfica, de movilidad humana y vigilancia del mosquito Aedes aegypti, los algoritmos generan mapas de riesgo dinámicos.
En Brasil, sistemas como “M.I. Dengue” ya utilizan trampas conectadas a teléfonos móviles para monitorear la población de mosquitos en tiempo real. Estos datos se cruzan con información sanitaria y climática, lo que permite activar campañas de control vectorial con días de anticipación.
Un reto global con respuestas locales
La expansión del dengue ha alcanzado niveles históricos en países como Brasil, Paraguay y Argentina, y en 2024 también golpeó a varias regiones de Europa. Ante este escenario, la IA ofrece soluciones adaptables: desde aplicaciones móviles hasta plataformas de predicción para orientar la logística sanitaria incluso en zonas con recursos limitados.
Además, estudios de bioinformática han identificado genes candidatos como STAT1 o BUB1 que podrían convertirse en biomarcadores para diagnóstico precoz o terapias dirigidas, abriendo nuevas líneas de investigación.
Lo que aún falta por resolver
A pesar de sus avances, la implementación masiva de estas herramientas enfrenta barreras. La falta de datos de calidad en tiempo real, la escasa infraestructura en regiones vulnerables y la necesidad de modelos transparentes y comprensibles para el personal médico son los principales desafíos.
Los expertos insisten en que la clave está en la colaboración entre epidemiólogos, especialistas en IA, entomólogos y autoridades de salud. Con inversión en sensores, datos abiertos y formación profesional, la inteligencia artificial podría convertirse en un aliado crucial contra el dengue y otras enfermedades infecciosas emergentes.
Fuente: Meteored.
