Científicos desarrollan un algoritmo capaz de predecir brotes de enfermedades con semanas de anticipación
Un grupo de especialistas en inteligencia artificial y epidemiología ha desarrollado un algoritmo predictivo avanzado capaz de anticipar la aparición de brotes epidémicos con varias semanas de antelación, analizando en tiempo real enormes volúmenes de datos ambientales, sanitarios y sociales. Este avance podría revolucionar los sistemas de alerta temprana en salud pública, permitiendo a los gobiernos y organismos internacionales prepararse con mayor eficacia frente a potenciales crisis sanitarias.
El sistema, bautizado provisionalmente como EpiPredictor, ha demostrado en pruebas piloto una capacidad de predicción superior al 85% en brotes de enfermedades infecciosas como gripe, dengue, chikungunya y cólera en distintas regiones del mundo.
Cómo funciona EpiPredictor
El algoritmo se basa en técnicas de aprendizaje automático y minería de datos, alimentado por información procedente de:
- Redes sociales y búsquedas en internet, que reflejan patrones de preocupación o síntomas reportados por los usuarios.
- Datos climatológicos en tiempo real, como temperatura, humedad y precipitaciones, factores que influyen en la proliferación de vectores de enfermedades.
- Registros hospitalarios y reportes epidemiológicos oficiales.
- Variables de movilidad urbana y rural, que permiten estimar las probabilidades de propagación entre distintas zonas geográficas.
Gracias al análisis simultáneo de estos indicadores, el algoritmo es capaz de detectar correlaciones y anomalías en los datos que preceden a un brote, generando alertas automatizadas con semanas de anticipación sobre zonas de riesgo potencial.
Resultados de las pruebas piloto
Durante los últimos 12 meses, el sistema se probó en distintas ciudades de Asia y América Latina, con resultados alentadores. En el caso de brotes de dengue, logró anticipar aumentos de casos con hasta 21 días de antelación respecto a los sistemas tradicionales de vigilancia epidemiológica.
En otro caso, durante una temporada de influenza en el hemisferio sur, el algoritmo predijo correctamente los picos de contagio con 17 días de ventaja, lo que permitió a los servicios de salud locales reforzar su capacidad hospitalaria y adelantar campañas de vacunación.
Aplicaciones para la salud pública
Si se implementa a escala, esta tecnología podría:
- Optimizar la distribución de recursos médicos y personal sanitario en zonas donde se anticipa un brote.
- Evitar saturaciones hospitalarias al prever con tiempo los periodos de mayor demanda.
- Reducir costos en campañas de prevención, al focalizarlas en zonas y momentos de mayor riesgo.
- Mejorar la coordinación internacional frente a enfermedades emergentes o pandemias.
Los expertos aseguran que un sistema predictivo de estas características sería especialmente útil en enfermedades transmitidas por vectores, virus respiratorios y diarreas epidémicas, cuya dinámica de transmisión depende de factores ambientales y sociales que pueden anticiparse.
