El proyecto “Intelligent Eco-Epidemiological Model of Dengue Vulnerability” surge de la alianza con el Laboratorio de Fisiología Computacional (LCP) de la prestigiosa universidad norteamericana.
“Tanto el laboratorio del MIT, como el Grupo de Ingeniería Telemática venimos trabajando desde hace varios años en el uso y apropiación de tecnologías de la información y las comunicaciones para soportar procesos en salud. De manera particular, el proyecto pretende apoyar a los tomadores de decisiones en salud en Colombia, especialmente las autoridades de salud pública, para que haciendo uso de fuentes de datos existentes, puedan predecir, planear y mitigar brotes epidemiológicos de Dengue hemorrágico”.
De esta manera el profesor Diego Mauricio López, del Departamento de Telemática y Coordinador de la línea de investigación en eSalud del Grupo de Ingeniería Telemática, explicó la importancia del proyecto denominado “Intelligent Eco-Epidemiological Model of Dengue Vulnerability”, ganador en la convocatoria Global Seed Funds de MISTI (MIT International Science and Technology Initiatives), la cual busca facilitar el intercambio y colaboración de estudiantes y profesores del MIT con empresas, centros de investigación y universidades de fuera de Estados Unidos.
El proyecto ganador hace uso de la inteligencia artificial, más exactamente del aprendizaje de máquina y el aprendizaje profundo, para identificar zonas del país con mayor riesgo de desarrollar dengue. Lo anterior, a través del análisis de fuentes abiertas de datos como los mapas satelitales disponibles en plataformas como Google y Apple Maps, datos ambientales y climatológicos, además de otros como los reportes epidemiológicos del Ministerio de Salud y los datos del censo nacional del DANE.
Así mismo, se pretende crear una comunidad en Colombia alrededor del aprendizaje automático en salud con el apoyo del MIT, para lo cual se plantea un evento denominado Datathon en la ciudad de Medellín en el año 2022.
Los Datathon son eventos científicos, académicos y de industria, donde se reúnen grupos interdisciplinarios en las áreas de salud e ingeniería principalmente, con el objetivo de trabajar en retos relacionados con el análisis de datos abiertos. De manera particular, resolviendo preguntas de investigación en dengue, pero también otras enfermedades transmisibles como la COVID-19.
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