Rebeca Abigail Mendoza Farías y Ángel de Jesús Sánchez Pérez, estudiantes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí (UASLP) e integrantes del equipo que desarrolló la aplicación MIDASmap v2.0 (Mexican Infectious Diseases Analysis and Surveillance map), informaron que próximamente estará disponible en línea para ayudar a los profesionales de la salud a visualizar y analizar tendencias relacionadas con el seguimiento de enfermedades infecciosas y emergentes. El proyecto contó con la colaboración del doctor Juan Carlos Cuevas Tello, profesor investigador de la Facultad de Ingeniería, y el doctor Christian Alberto García Sepúlveda, responsable del Laboratorio de Genómica Viral y Humana de la Facultad de Medicina, así como de los integrantes del equipo ganador de la Expo Cicomp. Dicha idea participó en la Expo del Área de Ciencias de la Computación de la Facultad de Ingeniería de la UASLP. MIDASmap v2.0 es una plataforma diseñada para crear manualmente reportes epidemiológicos que puedan ser vistos por medio de un mapa interactivo en plataforma web. La estudiante Rebeca Abigail Mendoza Farías comentó que ya existía un prototipo de este proyecto, sin embargo, no se completó adecuadamente, por lo que se revitalizó para que funcionara correctamente, al final fue propuesto en la Expo Cicomp, donde resultó de interés en el tema de la salud. El trabajo se desarrolló en año y medio y, tras cumplir con los requisitos, se llevó el primer lugar en el evento, platicó Ángel de Jesús Sánchez Pérez. A su vez, el doctor Christian García Sepúlveda dio a conocer que, en colaboración con el doctor Juan Carlos Cuevas Tello, llevan años en la aplicación de conocimientos en inteligencia artificial y sistemas computacionales para la interpretación de datos biológicos. Reconoció el trabajo realizado por los estudiantes del equipo MIDASmap “sin duda, es de otro nivel, esperamos tenerlo pronto en línea para que podamos advertir los alcances”. MIDASmap v2.0 se encuentra en fase de despliegue, la cual se trata en escalar a un servidor, por lo que se espera que esté listo en 2025. El proyecto está hecho para que, en un futuro, con toda la información ingresada, se puedan desarrollar algoritmos inteligentes para predecir incidencias o futuras infecciones.