Ante la expansión acelerada del mosquito tigre (Aedes albopictus) y la reciente aparición de brotes de dengue y virus del Nilo Occidental en España, el Ministerio de Sanidad y la iniciativa de ciencia ciudadana, Mosquito Alert, han reforzado el sistema de vigilancia entomológica mediante la incorporación de una nueva versión del algoritmo de inteligencia artificial de la aplicación.
Este sistema permite una detección más rápida, precisa y coordinada de especies de interés sanitario, integrando la participación ciudadana, la automatización del análisis y la verificación experta.
La puesta en marcha de AIMA ha facilitado la confirmación de la presencia del mosquito tigre en 156 municipios españoles desde 2023. Además, en 10 municipios del norte (Asturias, Cantabria y País Vasco), se ha detectado el mosquito del Japón (Aedes japonicus), otra especie invasora relevante en salud pública.
Municipios con presencia de mosquito tigre
El sistema AIMA procesa de forma automatizada las imágenes de mosquitos enviadas por la ciudadanía a través de la app Mosquito Alert. Cada cuatro minutos, el algoritmo analiza las observaciones recibidas, identifica la especie cuando es posible y envía una respuesta al colaborador en menos de cinco minutos. Estas imágenes, una vez clasificadas, se integran en el mapa público de Mosquito Alert (https://map.mosquitoalert.com/es).

Nuevos municipios donde se ha detectado la presencia de Aedes albopictus en 2023 y 2024. Fuente: Mosquito Alert CC-BY
Si la especie detectada se encuentra en una zona no documentada previamente, AIMA genera una alerta. Esta es gestionada por el equipo científico del proyecto y enviada a una red de expertos para su validación. Una vez verificada, se notifica al Centro de Coordinación de Alertas y Emergencias Sanitarias (CCAES), que informa a las comunidades autónomas correspondientes.
Equilibrio entre automatización y revisión humana
La participación ciudadana ha permitido recoger más de 19.000 observaciones en 2023, cerca de 10.000 en 2024 y en lo que lleva de 2025 más de 4600. Este volumen de información plantea un reto de gestión que AIMA ayuda a resolver mediante un primer filtrado automático. En el caso del mosquito tigre, el sistema clasifica correctamente 55 de cada 100 imágenes recibidas. De estas, 25 alcanzan un nivel de confianza superior al 98% y se publican directamente en el mapa. Los 75 restantes se someten a revisión experta, manteniendo un equilibrio entre eficiencia tecnológica y precisión científica.
Además, el sistema AIMA está entrenado para reconocer otras especies de interés sanitario aún no presentes en España, como el Aedes aegypti, principal vector del dengue y la fiebre amarilla a escala global. También permite diferenciar entre Aedes japonicus y Aedes koreicus, dos especies invasoras en Europa, y ha comenzado a clasificar mosquitos autóctonos del género Culex, vectores del virus del Nilo Occidental, ampliando así la cobertura de la vigilancia entomológica.
Participación ciudadana, elemento esencial
El sistema de alerta de Mosquito Alert se basa en la ciencia ciudadana, incorporada desde hace dos años en el Plan Nacional de Prevención, Vigilancia y Control de Enfermedades Transmitidas por Vectores del Ministerio de Sanidad. Cada fotografía enviada contribuye a mapear la expansión de especies invasoras, complementando los métodos tradicionales de muestreo.
Durante 2023 se confirmaron 165 alertas sobre especies invasoras en España y en 2024 se sumaron 92 alertas más. La combinación de este sistema humano-máquina ha permitido actualizar el estado de presencia del mosquito tigre en 156 municipios (un mismo municipio puede registrar múltiples alertas) y en otros 10 la presencia del mosquito del Japón en el norte de España (pertenecientes estos últimos a Asturias, Cantabria y País Vasco).
Con la llegada del verano, se anima nuevamente a la ciudadanía a descargar la app Mosquito Alert y participar activamente en la vigilancia mediante el envío de imágenes de mosquitos o información sobre picaduras, reforzando así la capacidad de respuesta del sistema sanitario.