México implementa herramienta de Inteligencia Artificial para enfrentar el repunte histórico del dengue
En respuesta al alarmante aumento de casos de dengue en América Latina, investigadores mexicanos han desarrollado un innovador algoritmo de Inteligencia Artificial denominado EggCountATT, diseñado específicamente para automatizar el conteo de huevos del mosquito Aedes aegypti, principal vector de transmisión de esta enfermedad.
Un avance tecnológico para la vigilancia epidemiológica
Este desarrollo tecnológico surge como una herramienta crucial para fortalecer los sistemas de vigilancia epidemiológica en México y la región, donde el dengue ha experimentado un crecimiento sostenido en los últimos años. Según datos de la Organización Mundial de la Salud, América Latina registró más de 12 millones de casos en 2024, con Brasil, Argentina, Colombia y México concentrando el 90% de los contagios y el 88% de las muertes.
La investigadora Kenia Mayela Valdez, del Centro Regional de Investigación en Salud Pública del Instituto Nacional de Salud Pública, explicó que el sistema analiza imágenes captadas mediante ovitrampas, dispositivos tradicionalmente utilizados para detectar la presencia del mosquito en distintas zonas geográficas.
¿Cómo funciona el algoritmo EggCountATT?
El proceso de implementación de esta herramienta tecnológica incluye:
- Captura de imágenes mediante ovitrampas distribuidas en zonas de riesgo
- Análisis automatizado mediante visión por computadora
- Identificación y contabilización precisa de huevos de mosquito
- Generación de reportes en tiempo real sobre densidad vectorial
Según estudios publicados en febrero de 2026, el sistema alcanza una precisión promedio del 92% en el conteo de huevos, superando significativamente los métodos manuales tradicionales que dependen de lupas o microscopios y están sujetos a variaciones humanas.
Ventajas sobre los métodos tradicionales
La implementación de esta tecnología representa un avance significativo frente a los sistemas de monitoreo convencionales:
- Reducción del tiempo de análisis en campo de manera considerable
- Disminución del error humano en los conteos
- Mejora en la precisión y puntualidad de los reportes epidemiológicos
- Agilización en la identificación de zonas de alto riesgo
- Evaluación más eficiente de las estrategias de control implementadas
Complemento tecnológico, no reemplazo humano
Representantes de la Organización Mundial de la Salud y los propios desarrolladores del algoritmo han enfatizado que esta herramienta no busca reemplazar el trabajo humano, sino complementarlo y acelerar las estrategias de prevención. "La tecnología facilita la toma de decisiones en tiempo real y contribuye a la construcción de comunidades más sanas y seguras", afirmó Valdez.
El desarrollo de EggCountATT es resultado de la colaboración entre especialistas del Instituto Nacional de Salud Pública y del Centro de Investigación en Matemáticas, quienes aplicaron herramientas de visión por computadora al monitoreo epidemiológico.
Contexto regional y factores de riesgo
El repunte histórico del dengue en América Latina se atribuye a múltiples factores:
- Efectos del cambio climático en la región
- Aumento sostenido de temperaturas promedio
- Fenómenos meteorológicos extremos más frecuentes
- Condiciones favorables para la proliferación del mosquito vector
En diciembre de 2023, la OMS elevó a "alto" el riesgo de expansión global del dengue, tras reportarse más de cinco millones de casos y cinco mil muertes ese año, con un 80% de los contagios concentrados en el continente americano.
Esta herramienta de Inteligencia Artificial representa una tendencia creciente en la salud pública mundial, permitiendo analizar grandes volúmenes de información en menor tiempo y con menor margen de error, lo que contribuye a diseñar estrategias más eficientes para el control de enfermedades transmitidas por vectores.
