Conozca las previsiones de dengue para 2026 en Brasil y cómo los modelos predictivos pueden fortalecer la vigilancia en salud pública. Liderada por los equipos de Infodengue y Mosqlimate, la iniciativa reunió a científicos de datos para desarrollar y entrenar modelos conjuntos (ensemble models) que mejoran la precisión de las predicciones en todos los estados brasileños.
El desafío Infodengue–Mosqlimate integró datos epidemiológicos, demográficos y climáticos para apoyar la toma de decisiones en la preparación y la respuesta frente al dengue. Durante la sesión, especialistas compartieron los principales resultados, avances metodológicos y perspectivas sobre el uso de modelos predictivos en las estrategias de salud pública.
Los participantes podrán:
- Comprender cómo los modelos predictivos se integran en la vigilancia nacional del dengue;
- Conocer la plataforma Mosqlimate y su enfoque basado en datos;
- Analizar los resultados finales del desafío y debatir los próximos pasos para 2026.
Fecha: 31 de octubre de 2025 | Hora: 14 - 16h (BRT)
En línea | Transmisión: YouTube - VideoSaúde: 14 - 16h (BRT)
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Agenda
14:00 – Bienvenida e introducción — Claudia Torres Codeço (Fiocruz)
14:05 – Infodengue para la vigilancia de arbovirus en Brasil y la iniciativa Infodengue-Mosqlimate — Claudia Torres Codeço (Fiocruz)
14:15 – Resultados del pronóstico sobre el dengue para 2026 — Flávio Codeço Coelho (FGV)
14:30 – Situación según la vigilancia de arbovirus basada en laboratorio — Oswaldo Cruz (Fiocruz)
14:40 – Cómo el Ministerio de Salud de Brasil integra los modelos predictivos en la vigilancia del dengue - Livia Vinhal (Ministerio de la Salud, Brasil)
15:00 – Sesión interactiva y debate — Claudia Torres Codeço (Fiocruz)
15:20 – Sesión de cierre — Claudia Torres Codeço (Fiocruz)
14:05 – Infodengue para la vigilancia de arbovirus en Brasil y la iniciativa Infodengue-Mosqlimate — Claudia Torres Codeço (Fiocruz)
14:15 – Resultados del pronóstico sobre el dengue para 2026 — Flávio Codeço Coelho (FGV)
14:30 – Situación según la vigilancia de arbovirus basada en laboratorio — Oswaldo Cruz (Fiocruz)
14:40 – Cómo el Ministerio de Salud de Brasil integra los modelos predictivos en la vigilancia del dengue - Livia Vinhal (Ministerio de la Salud, Brasil)
15:00 – Sesión interactiva y debate — Claudia Torres Codeço (Fiocruz)
15:20 – Sesión de cierre — Claudia Torres Codeço (Fiocruz)
Panelistas
Dr. Flávio Codeço Coelho (Fundação Getúlio Vargas - FGV)
Investigador de la Fundação Getulio Vargas (FGV) y coordinador del proyecto Mosqlimate.
Dr. Claudia Torres Codeço (Fiocruz)
Investigadora titular de la Fundación Oswaldo Cruz, en el Programa de Computación Científica (PROCC).
Dr. Oswaldo Cruz (Fiocruz)
Investigador de la Fundación Oswaldo Cruz, en el Programa de Computación Científica (PROCC).
Livia Vinhal (Ministerio de la Salud, Brasil)
Employee of the Ministry of Health. Currently General Coordinator of Arbovirus Surveillance, Department of Communicable Diseases, Secretariat of Health and Environmental Surveillance, Ministry of Health.
Recursos
Dispositivas de presentación
Infodengue para vigilância de arboviroses no Brasil e iniciativa Infodengue-Mosqlimate (Claudia Torres Codeço)
Resultados das previsões de dengue para 2026 (Flávio Codeço Coelho)
Situação segundo a vigilância laboratorial de dengue (Oswaldo Cruz)
Como o Ministério da Saúde do Brasil integra modelos preditivos à vigilância da dengue (Livia Vinhal)
Infodengue-Mosqlimate Sprint
El Desafío de Dengue Infodengue-Mosqlimate fue una iniciativa colaborativa realizada por los equipos de las plataformas Infodengue y Mosqlimate, centrada en la siguiente pregunta orientadora:
¿Cuál es el número previsto de casos probables de dengue en la próxima temporada, tanto para Brasil en su conjunto como para cada una de las Unidades Federativas (UF)?
Resultados del 2º Desafío IMDC
Accede al informe y a los recursos con los resultados del 2º Desafío de Dengue Infodengue-Mosqlimate.
Infodengue
Infodengue es un sistema de alerta para arbovirosis basado en datos híbridos generados mediante el análisis integrado de información obtenida de las redes sociales, así como de datos climáticos y epidemiológicos.
Proyecto Mosqlimate
Mosqlimate es una herramienta multidisciplinaria para múltiples enfermedades con dos objetivos principales:
1. Estimar las probabilidades de cambio en los patrones de transmisión de enfermedades en respuesta a las variaciones climáticas y del uso del suelo;
2. Identificar los virus circulantes durante los brotes cuando la información disponible es incompleta.