Preparación para la temporada de dengue de 2026: perspectivas de los modelos predictivos
Participe en este webinario de resultados para conocer 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 respuesta frente al dengue. Durante la sesión, especialistas compartirán 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)
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)
Dr. Oswaldo Cruz (Fiocruz)
Livia Vinhal (Ministerio de la Salud, Brasil)
Preparing for the 2026 dengue season: insights from predictive models
Participe do seminário de resultados e conheça as previsões para a dengue em 2026 no Brasil, com base em modelos preditivos que fortalecem a vigilância em saúde pública. Liderada pelas equipes do Infodengue e do Mosqlimate, a iniciativa reuniu cientistas de dados para desenvolver e treinar modelos em conjunto (ensemble models), para apoiar previsões de casos de dengue no país.
O desafio Infodengue–Mosqlimate integrou dados epidemiológicos, demográficos e climáticos para apoiar o monitoramento e a tomada de decisão em estratégias de prevenção e resposta à dengue. No seminário, especialistas apresentarão os principais resultados, avanços metodológicos e perspectivas sobre o uso de modelos preditivos para orientar ações em saúde pública.
Os participantes poderão:
Entender como os modelos preditivos vêm sendo integrados à vigilância nacional da dengue;
Conhecer a plataforma Mosqlimate e sua abordagem baseada em dados;
Acompanhar os resultados do desafio e discutir próximos passos para 2026.
Data: 31 de outubro de 2025 | Horário: 14h - 16h (BRT)
On-line | Transmissão ao vivo pelo YouTube - VideoSaúde
Preparing for the 2026 dengue season: insights from predictive models
Join this webinar to explore dengue forecasts for 2026 in Brazil and learn how predictive models can strengthen public health surveillance. Led by the Infodengue and Mosqlimate teams, the initiative brought together data scientists to develop and train ensemble models that support the accuracy of dengue case forecasts across all Brazilian states.
The Infodengue–Mosqlimate Challenge integrated epidemiological, demographic, and climate data to support decision-making in dengue preparedness and response. During this session, experts will share findings, methodological advances, and perspectives on how predictive modelling can guide public health strategies in Brazil.
Participants will:
Understand how predictive models are being integrated into national dengue surveillance.
Explore the Mosqlimate platform and its data-driven approach.
Learn about the results of the modelling sprint and discuss next steps for 2026.