Tras la pandemia de covid-19, la vigilancia epidemiológica se ha convertido en una de las áreas de mayor interés de la salud pública, con debates sobre vulnerabilidades y nuevas estrategias frente a las enfermedades epidémicas. Una de las vías más prometedoras para evaluar escenarios, calcular riesgos, prever brotes, orientar intervenciones y mejorar la capacidad de respuesta es utilizar inteligencia artificial, con herramientas capaces de integrar, cruzar y analizar grandes cantidades de datos e información de forma rápida y precisa.

• Qué encontrarás en este artículo

• Cómo se está utilizando la inteligencia artificial para anticipar brotes y epidemias

• El papel del enfoque One Health y de la IA en la identificación de riesgos de salto entre especies

• Qué tipos de datos integra la IA en la vigilancia epidemiológica moderna

• Ejemplos prácticos de uso de la IA en la detección temprana de enfermedades

• Principales retos, limitaciones y riesgos de utilizar IA en la vigilancia de epidemias

• Cómo puede reforzar la IA la respuesta de la salud pública ante amenazas futuras

En un artículo publicado recientemente en The Lancet Infectious Diseases, un grupo de investigadores sostiene que los modelos de IA desarrollados con el enfoque One Health, que combina datos de salud humana, animal y ambiental, pueden identificar con antelación amenazas emergentes. Según los autores, estas nuevas herramientas analizan datos complejos relacionados con el cambio climático, la deforestación, la invasión de hábitats naturales y otros factores de riesgo. Así, es posible evaluar con precisión los riesgos de “spillover”, cuando los patógenos animales saltan a los humanos y dan origen a epidemias.

El grupo de investigadores también sostiene que las soluciones basadas en IA pueden anticipar mutaciones virales capaces de agravar el riesgo pandémico y ofrecer una capa adicional de vigilancia epidemiológica.

¿Qué es la vigilancia epidemiológica apoyada por IA?

La vigilancia epidemiológica apoyada por inteligencia artificial utiliza algoritmos capaces de procesar y correlacionar grandes volúmenes de datos para detectar patrones sutiles que a menudo pasarían inadvertidos para los sistemas tradicionales.

Una posibilidad es utilizar IA para detectar pequeños cambios en el perfil de síntomas registrados en las historias clínicas electrónicas de los sistemas sanitarios, lo que podría indicar el avance de una misma enfermedad en una región. Otra estrategia es emplear IA para evaluar fluctuaciones ambientales relevantes para la ecología de los vectores de enfermedades. También es posible establecer controles más rápidos y eficaces mediante IA que analice, por ejemplo, datos de movilidad de la población.

Para los expertos, la clave está en integrar esas múltiples fuentes de información. Al combinar estas capas heterogéneas de datos, la IA amplía la capacidad predictiva de la vigilancia epidemiológica y ofrece una visión más completa y en tiempo real del riesgo sanitario.

De la teoría a la práctica: la IA está cambiando la vigilancia de enfermedades

El sistema BlueDot se cita con frecuencia como uno de los primeros ejemplos exitosos de inteligencia artificial aplicada a la detección temprana y la monitorización mundial de enfermedades infecciosas. Al cruzar datos de movilidad internacional, viajes aéreos, informes de salud pública y medios abiertos, el sistema puede alertar de posibles brotes incluso antes de que los organismos oficiales confirmen los primeros casos.

Esta capacidad de “anticipación global” convirtió a BlueDot en un hito de la vigilancia epidemiológica basada en datos e IA. Demuestra cómo combinar big data y machine learning puede aportar agilidad y amplia cobertura a la salud pública, como destacan los autores de un artículo de revisión publicado en Frontiers in Public Health.

Otro ejemplo internacional es el uso de la plataforma HealthMap, ya adoptada por agencias de salud pública y organizaciones internacionales. El servicio utiliza IA para monitorizar automáticamente medios electrónicos, informes de salud y alertas, y cartografiar en tiempo real la distribución geográfica y temporal de los brotes, lo que ayuda a iniciar investigaciones rápidas.

En Brasil, Fiocruz desarrolló el Sistema de Alerta Antecipado de Surtos com Potencial Pandêmico, que integra datos de atención primaria, venta de medicamentos, movilidad, datos de la web e información climática para anticipar brotes de enfermedades respiratorias o con potencial pandémico, e informar a los responsables municipales y estatales sobre las zonas de riesgo.

Estos y otros ejemplos ilustran cómo la IA ya apoya una vigilancia epidemiológica proactiva y reduce el tiempo entre la aparición de señales de alarma y la toma de decisiones en salud pública.

Retos, limitaciones y riesgos del uso de IA frente a nuevas epidemias

Pese al avance de las herramientas inteligentes, el uso de IA en la vigilancia epidemiológica afronta retos importantes. La mayoría de los modelos depende por completo de la calidad y la representatividad de los datos, lo que los hace vulnerables a sesgos estructurales. Por ejemplo, las regiones con menor cobertura de historias clínicas electrónicas o con infranotificación quedan infrarrepresentadas en los modelos, lo que distorsiona las predicciones.

También existen cuestiones de privacidad y gobernanza de datos. Integrar información clínica y datos de movilidad en modelos de IA contra pandemias exige garantías sólidas, transparencia algorítmica y mecanismos de consentimiento que protejan a los pacientes y las comunidades.

Otra limitación es el riesgo de predicciones falsas, especialmente cuando los modelos se entrenan en escenarios que no reflejan nuevos comportamientos de un patógeno o no incluyen elementos relacionados con cambios ambientales rápidos.

La falta de estandarización entre sistemas, desde los formatos de datos hasta las métricas de rendimiento, es otra barrera, porque dificulta la interoperabilidad y reduce la confianza de los gestores y los profesionales sanitarios.

Los expertos también señalan la desigualdad en el acceso a las tecnologías: los países y las regiones con menor infraestructura digital tienden a beneficiarse menos de los sistemas avanzados de vigilancia, lo que amplía las asimetrías y puede comprometer la respuesta mundial ante amenazas epidémicas.

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