Crédito
de la imagen: Nicolás Schweigmann / Nexciencia
Un grupo de investigadores
argentinos busca predecir con algoritmos de inteligencia
artificial los lugares donde puede haber más mosquitos Aedes
aegypti, vector de enfermedades como
dengue, zika y chikungunya.
Los modelos creados fueron
alimentados con datos ambientales (como temperatura, lluvias y vegetación) derivados
de información satelital, que se contrastaron con un relevamiento de la
cantidad de huevos de mosquitos hallados en el terreno.
El estudio se llevó a cabo en la
ciudad de Tartagal, en la provincia de Salta (norte argentino), donde se
colocaron ovitrampas y se tomaron medidas semanalmente.
Ambas acciones ayudaron a que el
modelo se retroalimentara y refinara los mecanismos artificiales de predicción.
El objetivo es generar las condiciones para armar un mapa geoespacial de riesgo
para todo el país. Los resultados vinculados al desempeño del algoritmo fueron
publicados en la revista Acta tropica (3 de mayo).
“Lo que busca el artículo es
introducir en la epidemiología esta área que está de moda, que es el machine
learning (aprendizaje de máquinas), y que es una herramienta muy
poderosa a la hora de estimar y predecir comportamientos”, dice Juan Scavuzzo,
investigador de la Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación de
la Universidad
Nacional de Córdoba y uno de los autores del estudio.
“Comparamos modelos lineales con
modelos producidos por redes neuronales artificiales y claramente estos últimos
tuvieron correlaciones más grandes con los vistos en el campo para predecir la
abundancia de huevos de mosquito”, agrega.
Según Scavuzzo, el modelo ya ha
sido validado con técnicas estadísticas y se podría aplicar con el tiempo en
cualquier barrio de cualquier ciudad.
Del trabajo en campo se
encargaron investigadores de la Fundación Mundo Sano, una organización privada que trabaja con
científicos desde hace más de una década analizando el comportamiento de los
mosquitos y trabajando para reducir el impacto de enfermedades desatendidas.
“Con los años hemos generado una robusta serie temporal de datos, a través de ovitrampas en ciudades como Clorinda (Formosa) y Puerto Iguazú (Misiones)”, contó Manuel Espinosa, coordinador del área de enfermedades transmitida por mosquitos de la fundación.
“Con los años hemos generado una robusta serie temporal de datos, a través de ovitrampas en ciudades como Clorinda (Formosa) y Puerto Iguazú (Misiones)”, contó Manuel Espinosa, coordinador del área de enfermedades transmitida por mosquitos de la fundación.
En la ciudad de Tartagal, el
monitoreo constó de sensores (ovitrampas) colocados en sitios donde los Aedes
aegypti ponen huevos.
El período de monitoreo se
extendió entre agosto de 2012 y julio de 2016 e incluyó 50 hogares. En cada uno
de ellos se colocaron dos ovitrampas (una adentro y otra afuera), según indican
las guías de la Organización Mundial de la Salud para monitorear la presencia
del mosquito. Semanalmente, las ovitrampas se llevaban a laboratorios y se
contabilizaban los huevos.
Ingresando estos datos en una
herramienta computacional se entrenó a una red neuronal que genera algoritmos
que permiten estimar la ovipostura semanal de un lugar según variables
climáticas.
“Con estos modelos la red aprende
a partir de resultados reales, saca un valor, lo compara y ajusta el algoritmo,
así la máquina aprende sola y se va reajustando”, agrega Espinosa.
Nicolás Schweigmann, investigador
independiente del Conicet del Grupo de Estudio de Mosquitos (UBA), dice que el trabajo
científico de sus colegas le parece interesante ya que “modela las condiciones
ambientales y trata de ajustar la favorabilidad del entorno para el vector”,
pero le encuentra límites.
“No da cuenta de la dinámica real
del vector desde el punto de vista de los recursos, es decir, la modificación
de la cantidad de criaderos —recipientes que acumulan agua— presentes en las
manzanas de la ciudad”, destaca.
Ese es el punto en que
históricamente se han basado los programas de prevención, que no haya cacharros
y lugares con agua donde los mosquitos puedan anidar. “Y eso depende de
factores sociales, económicos, de las personas. Y de cuán fuerte es el programa
de prevención de dengue de cada ciudad. Eso tiene que ver con la educación
ambiental”, dice Schweigmann.
Por: Martín De
Ambrosio
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