Avanza la consolidación técnica y estratégica del proyecto Dengue.IA con la Fundación Rockefeller

Fuente: AARP. Dengue Fever Alert – Warning Signs and When to Seek Medical Attention. Disponible en: https://aarp.widen.net/content/2urypwc3mm

El día 4 de abril de 2025, en el marco del seguimiento mensual del proyecto Dengue.IA, representantes de la Fundación Rockefeller, del equipo técnico de la Universidad Icesi y de entidades aliadas como la Secretaría de Salud de Cali, se reunieron para revisar avances clave del modelo predictivo y prescriptivo en desarrollo.
La sesión, dinamizada por Emilia Carrera (Rockefeller) y Marcela Díaz (Secretaría de Salud), se enfocó en la implementación del marco MEL (Monitoreo, Evaluación y Aprendizaje), la revisión técnica del modelo de inteligencia artificial y la preparación de próximos hitos operativos.

Reforzar el monitoreo y capturar el aprendizaje
Uno de los temas centrales de la reunión fue el fortalecimiento del marco MEL, que busca no solo monitorear resultados, sino también capturar los aprendizajes del proceso de implementación. Johana Escobar y Robin Castro presentaron el estado actual del documento, destacando la articulación con la Secretaría de Salud. Valentina Coley, desde Cubo Social, insistió en la importancia de integrar enfoques cualitativos —como grupos focales y observación directa— que permitan enriquecer la comprensión del impacto del proyecto.
Emilia Carrera subrayó que, más allá de indicadores de impacto, es esencial contar con indicadores de proceso que permitan hacer seguimiento continuo. Asimismo, Haifa Badi recordó que estos aprendizajes deben ser sistematizados y documentados como insumos valiosos tanto para el equipo técnico como para futuros estudios de caso.

IA con enfoque territorial: los gemelos digitales
El investigador principal, Gabriel Tamura, presentó el enfoque técnico adoptado para el modelo de predicción: el uso de “gemelos digitales” (digital twins).
Esta arquitectura permite diseñar modelos independientes por zonas submunicipales de Cali, en lugar de un único modelo general. Según Tamura, este enfoque aumentará la precisión de las predicciones y
facilitará recomendaciones prescriptivas más pertinentes y localizadas.
Haifa propuso convocar a Harshini, consultora de IA de la Fundación Rockefeller, a una próxima reunión técnica en la que se profundice en el tipo de modelo utilizado (machine learning, generativos, híbridos), su estructura y los mecanismos de evaluación.
También se acordó construir un diagrama visual del flujo de trabajo del modelo, que facilite la comprensión técnica del proceso, similar al utilizado en la teoría del cambio del proyecto.

Datos, vacíos y soluciones alternativas
Un aspecto crítico discutido fue la ausencia de datos meteorológicos para el año 2022, lo cual representa una limitación significativa para la consistencia del modelo. Gabriel Tamura explicó que el equipo está explorando fuentes alternativas como plataformas satelitales de Copernicus o la NASA, así como técnicas de downscaling para mejorar la resolución de las series históricas.

Preparativos para visita de campo
Emilia anunció su próxima visita a Cali, que incluirá reuniones con la Secretaría de Salud y otros aliados estratégicos. El propósito será fortalecer la articulación institucional, revisar avances del proyecto en territorio y avanzar en acuerdos sobre sostenibilidad y apropiación futura del modelo. Robin Castro confirmó que se están coordinando los encuentros y que se espera aprovechar la visita para consolidar compromisos clave con los socios locales.

Hacia la sostenibilidad del modelo
Durante la reunión también se enfatizó la importancia de contar con mecanismos de prueba robustos que permitan evaluar la factibilidad y pertinencia del modelo antes de su eventual transferencia a la Secretaría de Salud.
Se subrayó que dicha transferencia requiere tanto validación técnica como compromiso institucional, en línea con los objetivos de sostenibilidad del proyecto.

Conclusiones y compromisos
Al cierre de la reunión, se establecieron los siguientes compromisos:
➔ Organizar una reunión técnica con Harshini para revisar en profundidad el modelo de IA.
➔ Actualizar y fortalecer el marco MEL, incluyendo indicadores de proceso y aprendizajes cualitativos.
➔ Consolidar la arquitectura técnica del modelo y preparar un diagrama explicativo.
➔ Preparar la visita de la Fundación Rockefeller a Cali, coordinando reuniones estratégicas.
➔ Explorar fuentes alternativas de datos para suplir vacíos en la información meteorológica.
El proyecto Dengue.IA continúa consolidándose como una apuesta pionera en el uso de inteligencia artificial para la salud pública en América Latina, con un enfoque integral que combina tecnología, gestión institucional y aprendizaje continuo.

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