Investigadores del Instituto Nacional de Salud Pública y del Centro de Investigación en Matemáticas desarrollaron un algoritmo basado en inteligencia artificial denominado EggCountATT, orientado a automatizar el conteo de huevos del mosquito transmisor del dengue.
La herramienta analiza imágenes obtenidas de ovitrampas y permite identificar y contabilizar los huevos del Aedes aegypti, sustituyendo procesos manuales que requieren observación directa con microscopio y que implican mayor tiempo y margen de error.
El sistema alcanza una precisión promedio de 92 por ciento, de acuerdo con un estudio publicado en 2026, y está diseñado para reducir tiempos de análisis, minimizar errores humanos y mejorar la calidad de los reportes epidemiológicos.
Su aplicación permite detectar con mayor rapidez zonas de riesgo, evaluar la efectividad de estrategias de control y anticipar posibles brotes de la enfermedad.
El desarrollo ocurre en un contexto de expansión del dengue en América Latina. La Organización Mundial de la Salud reportó más de 12 millones de casos en 2024, concentrados principalmente en Brasil, Argentina, Colombia y México.
Factores como el cambio climático, el aumento de temperaturas y fenómenos extremos han favorecido la propagación del vector, elevando el riesgo global de transmisión.
El algoritmo funciona como herramienta de apoyo a la vigilancia epidemiológica, permitiendo decisiones más oportunas sin sustituir la intervención humana en campo.
