En el marco del Proyecto, se viene desarrollando un modelo de predicción epidemiológica de dengue basado en inteligencia artificial (IA). Este modelo, liderado por el Dr. Minakawa, permite prever la posible propagación de la enfermedad a partir de datos epidemiológicos y meteorológicos.

Mediante la identificación de las áreas y periodos de mayor riesgo, se espera contribuir a la implementación de medidas más eficientes de control vectorial.

Para el desarrollo del sistema, se cuenta con la provisión de datos por parte de la Dirección General de Vigilancia de la Salud (DGVS) del Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social, así como de la Dirección de Meteorología e Hidrología (DMH).

En marzo de 2026, se llevó a cabo un taller técnico en Paraguay, en el que participaron representantes de la Secretaría Nacional de Erradicación del Paludismo (SENEPA) y de la DGVS, con el objetivo de compartir avances del proyecto y sostener un intercambio de opiniones. Durante la jornada, se analizaron los datos necesarios para mejorar la precisión del modelo. Asimismo, se debatió activamente sobre la forma de aplicar los resultados de las predicciones en las estrategias de control del mosquito vector.

Asimismo, el proyecto prevé la realización de una segunda prueba de MOSNON en campo a partir de agosto de 2026. Se continuará avanzando en los preparativos para realizar una validación con el modelo de predicción.