{"id":527208,"date":"2024-04-28T14:22:51","date_gmt":"2024-04-28T18:22:51","guid":{"rendered":"https:\/\/diariodominicano.com\/?p=527208"},"modified":"2024-04-28T14:22:58","modified_gmt":"2024-04-28T18:22:58","slug":"intec-utiliza-inteligencia-artificial-para-generar-modelos-predictivos-de-enfermedades-infecciosas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/diariodominicano.com\/?p=527208","title":{"rendered":"INTEC utiliza inteligencia artificial para generar modelos predictivos de enfermedades infecciosas"},"content":{"rendered":"\n

Un equipo interdisciplinario del INTEC desarroll\u00f3 un modelo predictivo y de gesti\u00f3n de riesgo de la pandemia COVID-19 en Rep\u00fablica Dominicana que se entreg\u00f3 a las autoridades del Ministerio de Salud P\u00fablica, as\u00ed como otro para los casos de dengue<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Manuel Colom\u00e9 docente investigador.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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}SANTO DOMINGO. \u2013<\/strong>Investigadores del INTEC desarrollaron una herramienta a trav\u00e9s de inteligencia artificial para modelar la din\u00e1mica del dengue, con la finalidad de mejorar la respuesta de salud p\u00fablica ante los brotes de esta enfermedad.<\/p>\n\n\n\n

La investigaci\u00f3n se realiz\u00f3 en el marco de un proyecto del Fondo Nacional de Innovaci\u00f3n y Desarrollo Cient\u00edfico y Tecnol\u00f3gico (FONDOCYT) ganado en la convocatoria 2018-2019.<\/p>\n\n\n\n

El proceso de investigaci\u00f3n tom\u00f3 24 meses, e involucr\u00f3 a un equipo de expertos en diversas disciplinas, incluyendo epidemiolog\u00eda, bio-matem\u00e1tica, estad\u00edstica y matem\u00e1tica computacional. Este estuvo conformado por Adelaide Freitas, Helena Sof\u00eda Rodr\u00edgues, Nat\u00e1lia Martins, Adela Lutis, Michael A. Robert, Demian Herrera y Manuel Colom\u00e9. Adem\u00e1s de los estudiantes de INTEC, Albert Gonz\u00e1lez Then y Pedro Vega, asistentes de investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Este tipo de investigaciones resultan beneficiosas, ya que, seg\u00fan Manuel Colom\u00e9, profesor de Epidemiolog\u00eda y Medicina Preventiva del \u00c1rea de Ciencias de la Salud del INTEC, al anticipar la ocurrencia de brotes e identificar \u00e1reas de riesgo, se pueden tomar \u201cmedidas preventivas y de control de manera oportuna\u201d, lo que contribuye a reducir la incidencia de la enfermedad y a la mejora de la salud p\u00fablica.<\/p>\n\n\n\n

El proceso inici\u00f3 a partir de la problem\u00e1tica sanitaria que signific\u00f3 el dengue en el 2019, con aproximadamente 20 mil casos en aquel a\u00f1o, la mayor cifra hist\u00f3rica de la regi\u00f3n hasta ese entonces, luego desplazada por los 23 mil casos de 2023.<\/p>\n\n\n\n

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Entre los principales hallazgos de esta investigaci\u00f3n, se confirm\u00f3 que los efectos de las condiciones meteorol\u00f3gicas, como la temperatura y la precipitaci\u00f3n, tienen una implicaci\u00f3n directa con brotes de dengue que se evidencian en un periodo de 2 a 5 semanas.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEl cambio clim\u00e1tico puede influir en los brotes de dengue al afectar las condiciones ambientales que favorecen la reproducci\u00f3n y propagaci\u00f3n del mosquito vector\u201d, dijo Colom\u00e9, investigador principal. \u201cAumentos en la temperatura y la precipitaci\u00f3n pueden ampliar el rango geogr\u00e1fico del mosquito y acelerar su ciclo de vida, lo que a su vez puede aumentar la incidencia de la enfermedad\u201d, agreg\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, se identific\u00f3 la provincia de Barahona como la de mayor incidencia de dengue durante el per\u00edodo de estudio 2015-2019. Se analiz\u00f3 la tasa de incidencia semanal de dengue, proporcionando informaci\u00f3n valiosa para la predicci\u00f3n y control de futuros brotes, entre otras observaciones que mejoraron los modelos predictivos de transmisi\u00f3n de la enfermedad en el pa\u00eds.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan explic\u00f3 Colom\u00e9, utilizaron t\u00e9cnicas avanzadas de aprendizaje autom\u00e1tico, logrando que el modelo pudiera analizar grandes cantidades de datos epidemiol\u00f3gicos y clim\u00e1ticos para identificar patrones y relaciones complejas.<\/p>\n\n\n\n

Por otra parte, a ra\u00edz de la emergencia sanitaria provocada por la pandemia COVID-19, el INTEC como parte de su compromiso social, continu\u00f3 esta l\u00ednea de investigaci\u00f3n en bajo el liderazgo de los profesores Renato Gonz\u00e1lez, Eladio P\u00e9rez y Manuel Colom\u00e9, donde en conjunto con el Laboratorio de Innovaci\u00f3n e Inteligencia Territorial del Banco Interamericano de Desarrollo (BID-LAB) construyeron un modelo predictivo y de gesti\u00f3n de riesgo de la pandemia COVID-19 en Rep\u00fablica Dominicana, el cual fue entregado a las  autoridades del Ministerio de Salud P\u00fablica, como parte del aporte del INTEC a la salud y el bienestar de la naci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\u201cLa inteligencia artificial es una herramienta poderosa que tiene el potencial de mejorar significativamente nuestra capacidad para abordar problemas complejos en diversos campos, incluida la salud\u201d, dijo Colom\u00e9. Sin embargo, resalt\u00f3 que es fundamental utilizarla de manera \u00e9tica, transparente, equitativa y responsable.<\/p>\n\n\n\n

Cynthia Abreu – INTEC<\/p>\n\n\n\n

cynthia.abreu@intec.edu.do<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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