Fernando Viterbo Sinche-Crispín, Rafael Edwin Gordillo-Flores, Gilmer Simón Matos-Vila, Edverd Nilton Arias Valenzuela, Adriana Nataly Zegarra Perales
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Actualmente no existe un compuesto profiláctico o terapéutico autorizado contra el virus del dengue, el tratamiento es de apoyo y los métodos de diagnóstico definitivo no suelen ser asequibles para todas las personas, por lo que los avances tecnológicos han tomado un papel importante para apoyar la prevención, control y diagnóstico temprano de la enfermedad. La inteligencia artificial (IA) es una ciencia que se asocia a la automatización de tareas y el diseño de sistemas inteligentes los cuales tienen una gran capacidad para realizar múltiples y avanzados análisis diagnósticos y epidemiológicos, así como relacionar y contrastar datos de diversas fuentes. 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Inteligencia artificial aplicada en la prevención, detección y control del dengue
El Dengue es una de las arbovirosis más importantes presente en climas tropicales y subtropicales afectando a personas de todas las edades y con una incidencia en el mundo que continúa aumentando convirtiéndose en un verdadero problema de salud pública. Se transmite por un ciclo humano-mosquito-humano con el mosquito Aedes aegypti como vector primario. Actualmente se estima que hay entre 100 y 400 millones de infecciones cada año, siendo la enfermedad transmitida por artrópodos más común a nivel mundial en lo que se refiere a la tasa de morbilidad. La infección puede provocar una gran variedad de alteraciones, aunque típicamente la mayoría de las infecciones son asintomáticas (80%). Actualmente no existe un compuesto profiláctico o terapéutico autorizado contra el virus del dengue, el tratamiento es de apoyo y los métodos de diagnóstico definitivo no suelen ser asequibles para todas las personas, por lo que los avances tecnológicos han tomado un papel importante para apoyar la prevención, control y diagnóstico temprano de la enfermedad. La inteligencia artificial (IA) es una ciencia que se asocia a la automatización de tareas y el diseño de sistemas inteligentes los cuales tienen una gran capacidad para realizar múltiples y avanzados análisis diagnósticos y epidemiológicos, así como relacionar y contrastar datos de diversas fuentes. Diversos estudios han demostrado que mediante las lAs y el uso de algoritmos de clasificación de aprendizaje automático se puede mejorar la precisión, la velocidad, la confiabilidad y el rendimiento en la prevención, detección y control del dengue.