En este artículo se revisan los enfoques de la predicción epidemiológica del dengue desde la perspectiva de «Una sola salud», incluido un análisis de cómo se han aplicado a ella las técnicas de Aprendizaje Automático, y se centra la atención en los factores de riesgo del dengue en América Latina para situar las consideraciones ambientales más amplias en una comprensión detallada de los procesos a pequeña escala en la medida en que afectan a la incidencia de la enfermedad.

Al determinar que muchos factores pueden actuar como predictores de brotes de dengue, se echa en falta una comparación a gran escala de diferentes predictores en áreas geográficas mayores que las estudiadas actualmente para determinar qué predictores son los más eficaces.

Además, proporciona una visión de las técnicas de Aprendizaje Automático utilizadas para futuros modelos predictivos, así como el flujo de trabajo general para proyectos de Aprendizaje Automático del dengue.

Vea el artículo completo:

Cabrera M, Leake J, Naranjo-Torres J, Valero N, Cabrera JC, Rodríguez-Morales AJ. Dengue Prediction in Latin America Using Machine Learning and the One Health Perspective: A Literature Review. Tropical Medicine and Infectious Disease 2022;7:322. https://doi.org/10.3390/tropicalmed7100322.