Aplican análisis de fotos de frentes de edificaciones para mapear áreas urbanas de alto riesgo de dengue

Es una metodología desarrollada por investigadores brasileños y británicos que se puso a prueba en la ciudad paulista de Campinas. El objetivo es optimizar el monitoreo y el combate contra el mosquito Aedes aegypti

Por Julia Moióli  |  Agência FAPESP – En Brasil, todos los años, los agentes sanitarios de la comunidad intensifican su rutina de visitas domiciliarias en busca de focos del mosquito A. aegypti, el transmisor del dengue y de otras enfermedades infecciosas. Con el objetivo de dotar a este trabajo de una mayor precisión y eficacia aún, investigadores de la Universidad de São Paulo (USP) y de la Universidad Federal de Minas Gerais (UFMG), en Brasil, y de la University of Sheffield, en el Reino Unido, desarrollaron un modelo computacional con capacidad para prever si un área urbana está sujeta a un alto riesgo vinculado a la enfermedad con base en fotos de las fachadas de las edificaciones.

Los resultados de este proyecto, financiado por la FAPESP, salieron publicados en versión preprint (un artículo sin revisión por pares) en el repositorio medRxiv.

De acuerdo con el Ministerio de Salud nacional, Brasil ya registra este año más de 970 mil casos probables de dengue y alrededor de 195 muertes confirmadas, y son más de 670 defunciones que todavía se están investigando. Entre los síntomas comunes de esta afección están la fiebre, los dolores (de cabeza, detrás de los ojos, musculares y en las articulaciones) y las erupciones cutáneas. En los casos graves, puede haber falta de aire, sangrado intenso, complicaciones graves en diversos órganos e incluso la muerte puede ser el desenlace.

La dificultad para controlar brotes como el actual, que llevó a los estados de Acre, Minas Gerais y Goiás, y también al Distrito Federal y al municipio de Río de Janeiro a decretar la situación de emergencia sanitaria pública, puede explicarse por diversos factores, entre ellos la falta de vacunas ampliamente disponibles para toda la población y la ineficacia del monitoreo del mosquito transmisor, que ha quedado demostrada en diversas investigaciones científicas.

La propuesta del grupo de investigadores, que también cuenta con el apoyo del Instituto Serrapilheira, consiste en echar mano de un nuevo abordaje para el uso del Índice de Condiciones de Vivienda (ICM, en portugués), una técnica que tiene en cuenta las condiciones de las construcciones y de los patios y el grado de sombreado, con el agregado de información sobre las condiciones de las fachadas de los inmuebles, para hacer posible de este modo la identificación rápida y ágil de las áreas de mayor riesgo referentes a la presencia del vector. La idea es utilizar imágenes de las fachadas al nivel de las calles, como las que se exhiben en el recurso Google Street View, de Google Maps, o en OpenStreetMap, de Wikipedia, por ejemplo, junto con técnicas de inteligencia artificial, para clasificar a los inmuebles desde el punto de vista de las condiciones de sus frentes sin necesidad de visitarlos. A esta metodología computacional los científicos le dieron el nombre de PCINet.

Para poner a prueba la eficacia de este modelo, el grupo visitó las edificaciones de 200 manzanas de la ciudad de Campinas, en el estado de São Paulo, midió los tres componentes tradicionales del ICM (las condiciones de la construcción y del patio, aparte del grado de sombreado), clasificó las condiciones de las fachadas y las fotografió. Los datos recabados alimentaron al PCINet, que mostró capacidad para prever las condiciones de las fachadas de las edificaciones con base únicamente en la utilización de las fotografías. Se observó también que las condiciones de los frentes de las construcciones se correlacionaron con las de las edificaciones y las de los patios, y razonablemente bien con las de sombreado.

“El empleo de imágenes del nivel de la calle, como las que suministran Google Street View u OpenStreetMap, y del PCINet, podrían ayudar a optimizar el monitoreo del A. aegypti con la consiguiente disminución de la cantidad de visitas presenciales necesarias para identificar edificaciones, manzanas y barrios sujetos a un mayor riesgo referente a arbovirosis como el dengue, y orientar las actividades de control hacia esas áreas”, dice Francisco Chiaravalloti Neto, coordinador del estudio y docente del Laboratorio de Análisis Espacial en Salud (Laes) de la Facultad de Salud Pública de la USP (FSP-USP).

Acciones orientadas

Los próximos pasos, en el marco de un futuro proyecto, comprenden la validación de esta técnica en ciudades de tamaños y características distintas. Se encuentran en los planes Campinas y otras cuatro ciudades del interior de São Paulo: Indaiatuba, Santa Bárbara do Oeste, Ribeirão Preto y São José do Rio Preto. Una vez validada, la metodología podrá aplicarse en cualquier municipio brasileño (o incluso mundial). De este modo, los investigadores estiman que podrán señalarles a los municipios en qué zonas son mayores las probabilidades de encontrar al vector, y por ende con mayor riesgo referente a arbovirosis.

De acuerdo con Chiaravalloti, la idea es que los organismos gubernamentales reúnan las condiciones como para promover un trabajo de combate contra el dengue, al zika y al chikungunya mejor orientado y exclusivo en las áreas de riesgo.

El estudio también contó con la participación de investigadores del Grupo de Vigilancia Epidemiológica de Campinas, del Instituto de Energía y Ambiente de la USP (IEE-USP), del Instituto Pasteur de São Paulo y de la University of Stirling (Reino Unido).

Puede leerse el artículo intitulado Automatic mapping of high-risk urban areas for Aedes aegypti infestation based on building facade image analysis en el siguiente enlace: www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.11.30.23298876v1.