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IA mejora la detección del dengue con conteo automatizado de huevos de mosquito

Investigadores mexicanos desarrollan un algoritmo con 92 % de precisión que agiliza la vigilancia epidemiológica ante el aumento de casos en América Latina

Agencia EFEPorAgencia EFE
4 April, 2026
en Mercado global
Ovitrampas utilizadas para monitorear el mosquito Aedes aegypti, cuyo conteo de huevos ahora puede realizarse mediante IA para detectar brotes de dengue con mayor rapidez.

Ovitrampas utilizadas para monitorear el mosquito Aedes aegypti, cuyo conteo de huevos ahora puede realizarse mediante IA para detectar brotes de dengue con mayor rapidez.

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Investigadores en México desarrollaron un algoritmo basado en inteligencia artificial (IA) que automatiza el conteo de huevos del mosquito transmisor del dengue, en un esfuerzo por mejorar la vigilancia epidemiológica en medio del repunte de casos en América Latina.

El desarrollo ocurre en un contexto en el que la región ha registrado millones de casos en los últimos años, en un escenario de expansión global de esta enfermedad, según la Organización Mundial de la Salud (OMS).

En un comunicado difundido este miércoles, la Secretaría de Salud mexicana informó que el algoritmo, llamado EggCountATT, fue desarrollado por especialistas del Instituto Nacional de Salud Pública (INSP) y del Centro de Investigación en Matemáticas (Cimat).

El algoritmo analiza imágenes obtenidas de ovitrampas dispositivos utilizados para monitorear la presencia del mosquito- y permite contar automáticamente los huevos, explicó Kenia Mayela Valdez, investigadora del Centro Regional de Investigación en Salud Pública del INSP.

“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 en la revista ‘Signal, Image and Video Processing’, 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 5,000 muertes ese año, con un 80% de los contagios concentrados en América.

Archivado en: DengueIA
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