[en] It is well known that Dengue is a virus mainly spread by mosquito, the Aedes Aegypty, that is common in the area of Brazil. This country had been very affected by dengue disease, as well as ZiKa and chicunguña. This mosquito was originated in Africa, but now is found in tropical, subtropical and temperate regions throughout the world. Climatological conditions are very related with the number of mosquitoes and the viruses spread. The availability of Earth Observation mission that periodically and globally provide of climatological variables such as temperature and precipitations, may help to develop dengue prevention algorithms. The passive remote sensing group at Signal theory and propagation group lately had started to work in the development of such algorithms. The main objective of this thesis has been the improvement of artificial intelligence algorithms for dengue risk detection in Brazil. For achieving such objective, the original database has been upgraded adding new years of information, with all the information: monthly dengues cases in in Brazil, as well as all the climatologic and socioeconomic variables associated and necessary for the dengue risk prediction. In addition, the predictive algorithms based in Machine Learning and Deep Learning already developed in a previous project had been adapted with the new information in the database, as well as analyzed and improved. This document details the information of the database, its analysis and explains the different statistical models that have been used to make prediction of the epidemiological risk of dengue in a month ahead. Moreover, an analysis of the performances of each model and a comparative study among them is presented.

[es] Es bien conocido que el Dengue es un virus principalmente transmitido por el mosquito, Aedes Aegypty, que es común en la zona de Brasil. Este país ha sido muy afectado por esta enfermedad, juntamente con el Zika i la Chikunguña. El mosquito era originario del África, pero ahora se encuentra en áreas tropicales, subtropicales y temperadas de todo el mundo. Las condiciones meteorológicas están muy relacionadas con el número de mosquitos, y por tanto con la propagación de Dengue. El fácil acceso a la misión "Earth Observation" que periódicamente proporciona a nivel mundial variables meteorológicas como la temperatura i las precipitaciones, ha ayudado al desarrollo de algoritmos de prevención del Dengue. El grupo de obtención de datos pasivos al grupo de teoría de señal i propagación del virus ha empezado a trabajar en la implementación de este. El principal objetivo de este proyecto ha estado la mejora de los algoritmos de inteligencia artificial encargados de la predicción de dengue en Brasil. Para cumplir este objetivo se ha mejorado la base de datos original añadiendo más años de información, con toda esta información: el número de casos mensuales de dengue en Brasil, también datos climatológicos i socioeconómicos relacionados i necesarios para la predicción de dengue. A más a más, los algoritmos predictivos basados en Machine Learning i Deep Learning que ya han sido implementados en proyectos anteriores han sido adaptados con la nueva información de la base de datos, también analizados y mejorados. Este documento detalla la información de la base de datos, analiza esta y explica los diferentes modelos estadísticos utilizados para hacer una predicción futura del riesgo epidemiológico del dengue. Adicionalmente, para cada modelo se ha hecho un análisis de su rendimiento y se ha hecho un estudio para comparar los modelos.