Este mapeo permitirá anticipar y focalizar medidas preventivas en las zonas donde las probabilidades matemáticas indiquen la posibilidad de un brote. Las acciones se implementarán en territorio bonaerense, en el marco de una iniciativa conjunta entre el gobierno de la provincia de Buenos Aires y la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM).

El proyecto, liderado por el investigador Ezequiel Álvarez del International Center for Advanced Studies (ICAS) y la Escuela de Ciencia y Tecnología de la UNSAM, se encuentra en plena fase de desarrollo con miras a estar operativo en diciembre. La iniciativa se basa en técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial Bayesiana, que permite, a partir de datos disponibles, inferir probabilidades y realizar estimaciones precisas.

«En una epidemia, al igual que en cualquier sistema —ya sea un mercado laboral o una fábrica—, ocurren múltiples procesos simultáneamente. Algunos dependen entre sí y se retroalimentan. En este caso, solo podemos observar ciertos datos: la cantidad de llamadas al 148 (línea de asistencia telefónica de la Provincia), las consultas en las guardias y los casos reportados. En el modelo, todos estos factores influyen entre sí”, explica Álvarez. “Una de las variables que no podemos observar es la cantidad de mosquitos infectados en una determinada manzana. Aunque no podamos verlo directamente, podemos estimarlo utilizando una distribución de probabilidad, afectada a su vez por factores como el clima de los últimos veinte días, el nivel de limpieza en la zona y la cantidad de enfermos previos. Con todos estos datos interconectados, obtenemos una probabilidad, lo que nos permite conocer mejor las variables latentes”, detalla el investigador.

“Vamos a obtener distribuciones de probabilidad para cada manzana del AMBA bonaerense, lo que generará un mapa de calor actualizado a diario, proporcionando información crucial para la implementación de políticas públicas. Creo que esta herramienta tiene un gran potencial”, sostiene Álvarez, quien resalta que la inteligencia artificial permite que la ciencia básica se transforme rápidamente en aplicaciones prácticas para resolver problemas sociales.

Ciencia y estado, una coordinación fundamental

Para que este sistema funcione, es fundamental contar con datos precisos, los cuales solo puede proporcionar el Estado. “Por el volumen de información necesario, es el estado quien tiene la capacidad de recabar estos datos, ya que controla la atención primaria, la red de salud y los recursos humanos e informáticos para responder ante una epidemia”, señala Pablo Palmaz, subsecretario de Relaciones Interinstitucionales de la UNSAM. “Estamos trabajando en estrecha colaboración con epidemiólogos, especialistas en atención primaria y prevención, expertos en políticas públicas y físicos. La coordinación entre distintas áreas del Estado es clave para que el sistema funcione en tiempo real”, añade Palmaz.

El equipo de Álvarez proporcionará los datos y la decisión política sobre las acciones a seguir recaerá en el Ministerio de Salud. “Lo más efectivo contra el dengue es el descacharreo, es decir, eliminar los criaderos de mosquitos. Si podemos identificar las zonas críticas, se podrán implementar operativos focalizados, como limpiar rejillas y otros espacios donde se acumule agua”, comenta Palmaz.

Además, el subsecretario destaca el impacto económico de este enfoque: “Llegar a tiempo es crucial. Cada día que pasa sin intervención aumenta el riesgo de contagio y el costo para el sistema de salud. Si el Estado actúa de manera preventiva, los ahorros en atención médica pueden ser significativos”.

Álvarez agrega que, además de la capacidad del estado para recopilar estos datos, la técnica utilizada es ciencia básica, un campo que rara vez es abordado por empresas privadas. “Es el estado quien debe invertir en ciencia básica como plataforma de desarrollo”, sostiene, en línea con lo que han manifestado figuras científicas como Raquel Chan frente al desfinanciamiento de la ciencia bajo el gobierno de Javier Milei.

Esta iniciativa es novedosa por el tipo de datos que cruza, pero no es la primera vez que el equipo de Álvarez utiliza estos métodos. Durante la pandemia de COVID-19, desarrollaron un algoritmo que alertaba sobre brotes con hasta cinco días de anticipación mediante el análisis de llamadas al 148. Este sistema despertó interés internacional y fue publicado en la prestigiosa revista Royal Society Open Science (RSOS), con un artículo firmado por Álvarez y funcionarios como el entonces viceministro Nicolás Kreplak.

“El dengue es una epidemia compleja porque, aunque se detecte a los enfermos, es el mosquito el vector que propaga la enfermedad. Detectar los brotes temprano es la clave para prevenir su expansión”, concluye Álvarez. (www.REALPOLITIK.com.ar)

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