Por Buenaventura Ríos Ríos
Todos los años, de manera recurrente, la epidemia del dengue golpea al Perú y la región San Martín, con su secuela de afectados y víctimas mortales. Al 18 de mayo del 2024, se presentaron a nivel nacional 235 452 casos de dengue comprobados, registrándose 220 fallecidos. De ellos, Lima fue la región más afectada con 75 643 casos, La libertad (31 000 aproximadamente), Ica (29 431) y Piura (27 519).
San Martín no ha sido la excepción. Según la Dirección Regional de Salud, al 10 de julio del 2024, se notificaron 5 890 casos, de los cuales 4 895 fueron sin signos de alarma, 981 con signos de alarma, catorce afectados con dengue grave y 6 fallecidos. De hecho, en los últimos cinco años se observa un incremento ostensible de casos de dengue con cifras que bordean los 5 mil afectados.
Uno de los factores clave para mitigar los efectos nocivos del dengue, es el diagnóstico temprano de la enfermedad, toda vez que, existen muchas enfermedades que tienen síntomas similares al dengue, siendo difícil discriminar entre una u otra enfermedad. Es más, el mismo mosquito Aedes Aegypti, que es el vector generador del dengue, también es responsable de enfermedades virales como la Chicungunya, Sika y Fiebre Amarilla.
Justamente, a fin de acelerar el diagnóstico de esta enfermedad, el suscrito ha realizado una investigación y publicado un libro titulado “Diagnóstico del dengue utilizando redes neuronales artificiales”, que permite conocer a partir de 24 síntomas, en cuestión de segundos, si se trata del dengue o no. Lo cual es una gran ventaja frente a los procedimientos tradicionales
Las redes neuronales artificiales (RNA) son la base del Deep Learning (aprendizaje profundo), que dicho sea de paso son el fundamento de la Inteligencia Artificial. Las RNA son sistemas informáticos que emulan el funcionamiento del cerebro humano, es decir, la forma como se realizan los procesos cognitivos (inteligencia) y cómo se comporta el ser humano. Entendiendo que la inteligencia es la capacidad de entender, comprender y resolver problemas, a partir de nuestras percepciones y el uso de la memoria.
La red neuronal utilizada es el Perceptrón Multicapa (MLP) y su arquitectura: 24-12-4-1. Es decir, 24 neuronas artificiales en la capa de entrada, 12 en la primera capa oculta, 4 en la segunda capa oculta y una neurona en la capa de salida, de modo que, el uno lógico (1) representa la presencia del dengue y el cero lógico (0) su ausencia. De esta manera es posible diagnosticar el dengue rápidamente con un nivel de asertividad de 95.35%, lo que constituye un valor óptimo frente a otras alternativas.