En México, investigadores desarrollaron un algoritmo de Inteligencia Artificial que permite automatizar el conteo de huevos del mosquito transmisor del dengue, con el objetivo de fortalecer los sistemas de vigilancia epidemiológica ante el aumento de casos registrado en América Latina.El avance tecnológico surge en un contexto de expansión de la enfermedad a nivel global, con millones de contagios reportados en los últimos años, de acuerdo con la Organización Mundial de la Salud, que ha alertado sobre el crecimiento sostenido del dengue en regiones tropicales y subtropicales.De acuerdo con un comunicado de la Secretaría de Salud, el algoritmo, denominado EggCountATT, fue desarrollado por especialistas del Instituto Nacional de Salud Pública y del Centro de Investigación en Matemáticas, instituciones que colaboraron para aplicar herramientas de visión por computadora al monitoreo del mosquito transmisor.La investigadora Kenia Mayela Valdez, del Centro Regional de Investigación en Salud Pública del INSP, explicó que el sistema analiza imágenes captadas mediante ovitrampas, dispositivos utilizados para detectar la presencia del mosquito en distintas zonas. A partir de estas imágenes, la inteligencia artificial identifica y contabiliza los huevos de manera automática, lo que permite obtener datos más rápidos y precisos sobre la densidad del vector.Este tipo de herramientas facilita la detección temprana de brotes, optimiza el trabajo del personal de salud y mejora la toma de decisiones en campañas de prevención, especialmente en regiones donde el dengue representa un riesgo constante para la población.El uso de inteligencia artificial en el monitoreo epidemiológico representa una tendencia creciente en la salud pública, al permitir 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 como el mosquito Aedes aegypti."Esto permite tomar decisiones más informadas y oportunas para prevenir brotes de dengue", señaló.La herramienta surge en un momento en el que el monitoreo del mosquito “Aedes aegypti” sigue dependiendo en gran medida de conteos manuales, un proceso lento, demandante y propenso a errores que puede retrasar la detección de brotes, apuntó el comunicado.Según el INSP, el algoritmo está diseñado para reducir el tiempo de análisis en campo, disminuir el error humano y mejorar la precisión y puntualidad de los reportes, lo que agiliza el identificar zonas de riesgo y evaluar la efectividad de las estrategias de control.El sistema alcanza una precisión promedio de 92% en el conteo de huevos, según un estudio publicado en febrero de 2026, agregó la dependencia. Valdez subrayó que la tecnología no "remplaza" el trabajo humano, sino que lo complementa al facilitar la toma de decisiones en tiempo real."Este algoritmo contribuye a la construcción de comunidades más sanas y seguras", afirmó. En México, el monitoreo de este mosquito se realiza desde hace años mediante ovitrampas, pero el conteo manual, realizado con lupa o microscopio, suele ser una tarea laboriosa y sujeta a variaciones humanas.El dengue atraviesa un repunte histórico en América Latina, donde se registraron más de 12 millones de casos en 2024, según la OMS. Brasil, Argentina, Colombia y México concentraron el 90% de los contagios y el 88% de las muertes.Organismos internacionales atribuyen este incremento al cambio climático, el aumento de temperaturas y fenómenos extremos que favorecen la propagación del mosquito transmisor del dengue. La OMS elevó en diciembre de 2023 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 América.TG
