Una universidad pública luchará contra el dengue con Inteligencia Artificial

Un equipo de investigadores argentinos de la Universidad Nacional de San Martín (Unsam), liderado por Ezequiel Álvarez, se encuentra desarrollando un modelo de Inteligencia Artificial bayesiana que permitirá anticipar focos de dengue en centros urbanos en la provincia de Buenos Aires. La iniciativa parte de una colaboración con la Gobernación de la provincia bonaerense en líneas de innovación tecnológica.

La IA bayesiana refiere a un enfoque que se basa en el aprendizaje a partir de la experiencia, en combinación con la aplicación del Teorema de Bayes.

Se trata de una fórmula matemática poco conocida que en la actualidad utilizan determinados sistemas de inteligencia artificial para resolver una amplia problemática, desde predicciones sobre la forma de propagación de la pandemia, hasta otros usos en nuestros teléfonos inteligentes.

A inicios de octubre, Nicolás Kreplak, ministro de Salud de Buenos Aires, anunció una serie de acciones contra el dengue, además de las instancias de vacunación. Entre ellas se destaca el uso de telemedicina y la implementación de herramientas de machine learning desarrolladas por la Escuela de Ciencia y Tecnología (ECyT) de la Unsam.

"En bayesian machine learning se aprovecha la parte sobre la que se tiene conocimiento, las relaciones entre los procesos y, a partir de las magnitudes observadas durante un tiempo, se pueden inferir verdaderas relaciones. Al hacer esto, el modelo aprende cómo se relacionan los procesos, entonces puede comenzar a inferir las magnitudes no observadas con la información que va llegando de las magnitudes observadas", informó Álvarez, de dicha universidad pública.

"Nosotros queremos identificar la distribución probable de la cantidad de mosquitos infectados en cada manzana del Gran Buenos Aires. Esa es nuestra variable latente a la que queremos llegar. Para conseguirlo utilizaremos datos sobre la cantidad de llamadas al 148, densidad de población, nivel socioeconómico, cantidad de personas en las guardias hospitalarias, descacharreo y el clima de los últimos días, entre otros datos. Con todas las variables interconectadas y, gracias a la IA bayesiana, podremos encontrar la probabilidad de mosquitos en cada manzana", explicó.

Aclaró que, aunque no se conocerá la cantidad exacta de mosquitos, el programa de IA les permitirá inferir una distribución de probabilidad.