Participantes en el webinar sobre análisis de datos en epidemiología.
20 de noviembre de 2025. La Universidad Isabel I reunió ayer a dos de los mayores especialistas en epidemiología animal del país para analizar cómo la inteligencia artificial y el big data están transformando la lucha contra la influenza aviar, una enfermedad que atraviesa la mayor panzootia documentada y que ha dejado ya más de 350 millones de aves muertas en todo el mundo.
El webinar Análisis de datos en epidemiología, moderado por Víctor Martínez, director del Máster en Big Data de la Universidad Isabel I, contó con las intervenciones de Irene Iglesias y Pablo Ibáñez Porras, investigadores del Centro de Investigación en Sanidad Animal que pertenece al Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Agroalimentaria del Centro Nacional de Investigaciones Científicas (CISA–INIA–CSIC), quienes coincidieron en un mensaje clave, que la enfermedad ha cambiado para siempre y la ciencia necesita más manos para anticiparse al próximo brote.
“Estamos ante un virus que ha cambiado las reglas del juego”
La primera en intervenir fue Irene Iglesias, quien describió cómo el virus de la influenza aviar ha roto todos los patrones conocidos. “Desde 2020 vivimos una panzootia sin precedentes. Este virus ya no responde a la estacionalidad ni a las especies que conocíamos. Se ha vuelto impredecible”, advirtió.
La investigadora recordó que, además de afectar a aves silvestres y de corral, el virus ha empezado a saltar a mamíferos como gatos, hurones, vacas lecheras, focas, leones marinos y hasta algunos cetáceos. “Lo más preocupante es que ahora es endémico en fauna silvestre y estamos viendo casos durante todo el año. Necesitamos entender por qué está saltando de aves a mamíferos y qué patrones explican ese comportamiento”, explicó.
Irene Iglesias, del Grupo de Epidemiología y Sanidad Ambiental del Centro de Investigación en Sanidad Animal del CSIC.
Irene Iglesias detalló algunos avances logrados gracias al análisis masivo de datos. Los científicos han podido detectar que las distancias medias entre focos son de 22 kilómetros, ventanas temporales de 70 días entre casos y su desarrollo y una concentración del 69,8 % de los casos en biotopos húmedos. Datos que, combinados con millones de registros de plataformas como eBird, censos aviares de la FAO o datos meteorológicos, permiten construir modelos predictivos más precisos.
Herramientas que ya están cambiando la vigilancia epidemiológica
El investigador Pablo Ibáñez tomó el relevo poniendo nombre a las herramientas que hoy permiten vigilar la expansión del virus. “Europa es el epicentro actual de la enfermedad y necesitamos sistemas capaces de anticiparse, no solo de registrar. Esa es la razón por la que hemos desarrollado plataformas como EU-DashFluboard, DiFlusion y ProtectIA”, señaló.
Cada una tiene una función:
- EU-DashFluboard, para describir y visualizar la evolución de la enfermedad.
- DiFlusion, centrada en anticipar riesgos según rutas migratorias, estacionalidad y supervivencia del virus en función de las temperaturas.
- ProtectIA, aplicada a explotaciones avícolas, con análisis de bioseguridad y redes comerciales.
Víctor Martínez y Pablo Ibáñez Porras durante el webinar.
Pablo Ibáñez explicó que DiFlusion trabaja actualmente con más 66.700 registros de 139 especies, combinando datos de brotes, anillamientos de aves recogidos por medio de SEO BirdLife, temperaturas en zonas determinadas, recogidas por AEMET, estacionalidad de las aves, mediante la red de voluntarios europeos con el programa eBird o rutas migratorias europeas. Todo ello permite generar alertas semanales que se envían directamente al Ministerio de Sanidad. “La clave está en mover matemática y computacionalmente miles de datos para dar a los gestores una predicción real de qué zonas tienen mayor riesgo”, subrayó.
Una llamada a los alumnos de la Facultad de Ciencias y Tecnología
En el tramo final, los investigadores lanzaron una petición clara a los alumnos de la Universidad Isabel I, la de colaborar en proyectos de TFG y TFM que ayuden a validar y mejorar los modelos predictivos actuales a través de modelos informáticos de machine learning y la inteligencia artificial.
“Nos faltan manos para avanzar más rápido. Cada día que pasa sin refinar estos modelos es una oportunidad perdida para frenar un salto entre especies”, lamentó Ibáñez. “Queremos que los estudiantes nos ayuden a introducir análisis de sensibilidad, a afinar los umbrales de riesgo y a convertirlos en dinámicos. El sistema actual es estático y pierde información clave”, subrayó Pablo Ibáñez.
El objetivo consiste en construir un sistema de riesgo que tenga en cuenta la situación epidemiológica en Europa, la estacionalidad en España y los cambios en las rutas migratorias. “El objetivo es simple: validar un modelo que permita anticipar mejor cuándo, dónde y con qué intensidad puede entrar la influenza aviar de alta patogenicidad en España”, resumió.
El webinar concluyó con un mensaje común: la lucha contra la influenza aviar dependerá de la capacidad para integrar informática, biología, meteorología, movimientos migratorios y comportamientos animales. “Nuestro objetivo es transformar el ruido en predicciones útiles. Para eso necesitamos más ojos, más talento y más ciencia de datos”, afirmó Iglesias antes de cerrar la sesión.
Sigue el webinar completo en el siguiente enlace.