Un nuevo algoritmo desarrollado por especialistas mexicanos promete acelerar y mejorar la detección temprana de posibles brotes de dengue en la región. El sistema, bautizado como 'EggCountATT', fue creado conjuntamente por el Instituto Nacional de Salud Pública y el Centro de Investigación en Matemáticas de México, y funciona analizando automáticamente imágenes de dispositivos especiales llamados ovitrampas, que se utilizan para vigilar la presencia del mosquito Aedes aegypti, transmisor de la enfermedad.

La herramienta alcanza una precisión promedio del 92 por ciento al contar los huevos del mosquito, según las autoridades sanitarias. Esto representa un avance significativo frente a los conteos manuales tradicionales, que son lentos, requieren mucho trabajo y están sujetos a errores humanos que pueden retrasar la identificación de zonas donde el dengue comienza a propagarse.

El desarrollo de esta tecnología no es casual. América Latina enfrentó en 2024 un panorama alarmante con más de 12 millones de casos de dengue, afectando especialmente a Brasil, Argentina, Colombia y México. La Organización Mundial de la Salud había elevado el nivel de riesgo a "alto" en diciembre de 2023, luego de que se reportaran más de cinco millones de casos y 5.000 muertes ese año, con el 80 por ciento de los contagios concentrados en América.

Los investigadores subrayan que el cambio climático y el aumento de temperaturas han favorecido la propagación del mosquito, lo que explica la expansión acelerada de la enfermedad en los últimos años. En ese contexto, herramientas como 'EggCountATT' cobran importancia para la toma de decisiones rápidas en salud pública.

Es importante aclarar que los creadores de la herramienta ven este algoritmo como un complemento del trabajo humano, no como un reemplazo. La idea es que los análisis más veloces y precisos que proporciona la inteligencia artificial ayuden a identificar zonas de riesgo y a evaluar qué estrategias de control sanitario están funcionando mejor en cada territorio.