JHOHANSON JOVEL CORDOBA - Bitácora de Dengue.IA

Dengue.IA en acción: cuando el territorio habla y la salud escucha

El pasado 27 de mayo realizamos una salida de campo al sector de Petecuy II, en Cali, como parte de las actividades del proyecto Dengue.IA.
El objetivo de la jornada fue conocer de primera mano las acciones que la Secretaría de Salud viene implementando para prevenir y controlar esta enfermedad, así como comprender el contexto ambiental y social que facilita su propagación.
En la visita participaron representantes del equipo del proyecto Dengue.IA, del equipo encargado de monitoreo, evaluación y aprendizajes (M&EL), de la Secretaría de Salud, de la Secretaría de Desarrollo Económico y de la Fundación Rockefeller.
Esta experiencia nos permitió dialogar con técnicos operativos, líderes comunitarios y representantes de distintas instituciones, y observar de cerca la articulación entre estrategias institucionales y saberes comunitarios en un territorio priorizado.
La jornada comenzó en la Institución Educativa Técnica Industrial Pedro Antonio Molina Sede La Inmaculada, donde la Secretaría de Salud instaló un stand de concientización dirigido a estudiantes y visitantes. El propósito era socializar conocimientos clave sobre el mosquito transmisor del dengue (Aedes aegypti) y promover acciones preventivas entre niños, niñas y habitantes del sector.

Entre las recomendaciones más importantes se destacan:
eliminar las aguas estancadas y acudir oportunamente a los servicios de salud ante la aparición de síntomas.

Uno de los elementos que más llamó la atención fue la estrategia de control biológico que se explicaba en el stand: la Secretaría de Salud ha estado utilizando peces Guppy (especie Poecilia reticulata), conocidos por alimentarse de las larvas del mosquito.
Estos peces son liberados en canales y fuentes de agua para frenar la reproducción del mosquito.

En el stand, los niños, niñas y demás visitantes podían observar con sus propios ojos este procedimiento
en tiempo real, convirtiendo el espacio en un espacio de aprendizaje práctico y participativo.

Luego de visitar el stand, realizamos una caminata por algunas cuadras y pasajes del sector, acompañando a los técnicos encargados de implementar las estrategias de control territorial y sensibilización.
La presencia de estos funcionarios, representantes de la secretaría de salud, es fundamental en los barrios donde se han detectado brotes recientes, ya que su labor consiste en solicitar permiso a los residentes para ingresar a las viviendas y revisar posibles aguas estancadas donde pueden reproducirse el mosquito: tarros, jarrones, llantas o cualquier recipiente con agua reposada.
Esta acción es relevante ya que basta con una pequeña cantidad de agua para que una hembra del mosquito deposite entre 150 y 300 huevos.
Durante el recorrido, presenciamos también el protocolo que se activa cuando se detecta larvas en una vivienda. En estos casos, además de verter el agua acumulada, los técnicos realizan un sondeo para identificar posibles síntomas asociados al dengue en los habitantes y recomiendan su asistencia inmediata a su institución prestadora de salud.
Observamos, además, a otro grupo de técnicos revisando cañerías en busca de huevos o larvas; en caso de encontrarlos, vierten un líquido larvicida en las cañerías.

Otro aspecto destacado de la visita fue conocer a los líderes comunitarios que apoyan activamente estas estrategias. Conversamos con James y Esperanza, miembros de la red de vigilantes comunitarios de Petecuy, quienes cumplen un rol clave en la sensibilización y el levantamiento de datos que no siempre llegan por canales oficiales.
Los líderes comunitarios registran casos sospechosos de dengue reportados por teléfono, correo o un aplicativo destinado para este fin, fortaleciendo de esta forma la capacidad de la secretaría de Salud
para anticipar y responder a los brotes desde un enfoque comunitario.
Por este mismo lado, la presencia de los líderes comunitarios también legitima las visitas técnicas, pues estos líderes acompañan a los funcionarios en las brigadas, lo que puede facilitar el ingreso a las viviendas y disminuir la renuencia de algunos hogares.
Esta colaboración estrecha entre la comunidad organizada y las instituciones locales muestra que la salud pública puede fortalecerse desde el trabajo colaborativo y territorial.
Durante el recorrido conocimos el desafortunado caso de una joven de 18 años que falleció por dengue. En situaciones como estas, donde la prevención no fue suficiente, se activa una vigilancia intensiva de los familiares y vecinos cercanos, para evitar una mayor propagación del virus.
Como dijo la lideresa Esperanza, “las personas se han mostrado muy receptivas a las visitas y conscientes de la problemática”, lo cual es clave para que estas acciones tengan un impacto real.
La elección de Petecuy II como zona prioritaria para visitar no es casual; pues este sector está ubicado entre dos cuerpos de agua: el río Cauca y un canal de aguas residuales, lo que aumenta significativamente el riesgo de proliferación del mosquito transmisor.
Además, la configuración urbana del barrio, la presencia de pasajes y, por ende, viviendas muy próximas
entre sí, facilita que el contagio se extienda rápidamente de una casa a otra.
Por ello, intervenir en este territorio es una prioridad para las autoridades sanitarias y es necesario
tener en cuenta a la hora de desarrollar el proyecto en cuestión.
Esta salida de campo nos recordó que la lucha contra el dengue no puede darse únicamente desde lo técnico o lo institucional. Las soluciones más efectivas surgen cuando se reconoce el conocimiento del territorio, se valora el rol activo de las comunidades y se trabaja en conjunto.
En este sentido, las acciones encaminadas para el buen desarrollo del modelo predictivo del proyecto Dengue.IA demuestra su interés por construir una red de salud pública incluyen a las personas, en sus barrios, con sus saberes, uniones y su compromiso cotidiano.

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.

Dengue.IA: Predice, Previene y Protege tu Comunidad

El 10 de febrero de 2025, investigadores de la Universidad Icesi y la Universidad del Valle se reunieron para seguir avanzando en Dengue.IA, una herramienta diseñada para predecir brotes de dengue y mejorar su gestión. Durante la jornada, liderada por el ingeniero Daniel Osorio y la epidemióloga Lyda Osorio, se definieron los hitos clave del modelo, considerados esenciales para el proyecto.

_{^{Centers for Disease Control and Prevention (CDC). (2025, 4 de junio). [Mapa mundial de áreas con riesgo de dengue]. En Areas with Risk of Dengue. Recuperado de https://www.cdc.gov/dengue/images/areaswithrisk/Dengue-World-Map.jpg}}

Uno de los principales objetivos de Dengue.IA es generar alertas tempranas que permitan actuar antes de que la enfermedad se propague. Lyda Osorio destacó que contar con información anticipada facilita la toma de decisiones y ayuda a reducir el impacto del dengue en la salud pública. Para lograrlo, el modelo busca optimizar las estrategias de prevención y control, adaptándolas a las condiciones específicas de cada región. Por esto se discutió cómo la distribución de la población influye en la efectividad de medidas como la fumigación, por lo que es fundamental ajustar estas estrategias para maximizar su impacto.

Otro aspecto clave del proyecto es la aplicación de la ciencia en la lucha contra el dengue. Según Lyda Osorio, cuando más del 80% de los mosquitos en una zona están infectados con la bacteria Wolbachia, el riesgo de brote es bajo; sin embargo, si este porcentaje cae al 50%, la amenaza aumenta significativamente. Integrar este conocimiento en las estrategias de prevención permitirá tomar decisiones más acertadas y efectivas.

Desde su inicio, Dengue.IA ha apostado por la colaboración entre diferentes sectores. La Dra. Osorio enfatizó que el compromiso de la comunidad y la capacitación del personal de salud son esenciales para que el sistema funcione correctamente. En esa línea, Daniel Osorio presentó un cronograma detallado que involucra a expertos de diversas áreas, desde analistas de datos hasta técnicos de campo, con el objetivo de abordar el problema de manera integral y eficiente.

Más allá del desarrollo tecnológico, el éxito del proyecto se medirá por su impacto en la salud pública. Freddy Agredo, representante de la Secretaría de Salud, destacó que Dengue.IA puede convertirse en una herramienta clave para prevenir brotes, mejorar la gestión de la enfermedad y reducir los costos en atención médica. Para seguir avanzando, el equipo se comprometió a recopilar información directamente del personal de campo y a revisar los planes de contingencia actuales, asegurando que el modelo se adapte a las necesidades reales de cada comunidad.

_{^{La Hora. (2023, 31 de agosto). [Gráfico informativo sobre detección, tratamiento y prevención del dengue]. En Cómo detectar el dengue, tratarlo y sobre todo prevenirlo. Recuperado de https://lahora.gt/wp-content/uploads/sites/5/2023/08/grafico-dengue-principal.jpg}}

El proyecto también contempla la automatización de la recolección de datos y la integración de herramientas predictivas y prescriptivas. Esto garantizará que las autoridades de salud puedan utilizar la información de manera eficiente y tomar decisiones basadas en datos precisos y actualizados. Gracias a este esfuerzo conjunto, Dengue.IA busca transformar la gestión del dengue mediante la innovación, la ciencia y el trabajo colaborativo.

Reunión técnica fortalece entendimiento sobre datos meteorológicos para el modelo predictivo de dengue

Con el objetivo de profundizar en la calidad, acceso y uso de datos meteorológicos clave para el desarrollo del modelo predictivo de Dengue.IA, el 31 de enero de 2025 se realizó una reunión técnica entre representantes de la Universidad Icesi, la Alcaldía de Cali y el Laboratorio Ambiental del DAGMA.
El encuentro se centró en el análisis de la infraestructura disponible, los retos de interoperabilidad, y la identificación de variables necesarias para alimentar la herramienta basada en inteligencia artificial que busca anticipar brotes de dengue en la ciudad.
La jornada contó con la participación de investigadores y funcionarios vinculados al proyecto, quienes discutieron temas técnicos relacionados con la confiabilidad de las estaciones meteorológicas, la disponibilidad de datos georreferenciados, y las condiciones para su integración en el modelo en construcción.

Datos georreferenciados y colaboración institucional
Uno de los primeros puntos abordados fue la gestión de datos georreferenciados almacenados por la Secretaría de Salud.
Leonardo Aguiar, de la Alcaldía, se comprometió a coordinar el acceso a esta información, que resulta fundamental para el trabajo de modelación liderado por el equipo de la Universidad Icesi. Además, se mencionó la importancia de formalizar estos procesos a través de entregas de discos duros y revisiones periódicas de las bases de datos en curso.

Diagnóstico de estaciones meteorológicas
El investigador Gabriel Tamura presentó el proyecto de predicción de brotes, destacando que su desarrollo depende de contar con datos confiables y oportunos.
Para ello, se solicitó un análisis detallado del estado actual de las estaciones meteorológicas operativas en Cali.
Edgar Humberto Herrera, coordinador del Laboratorio Ambiental, señaló que varias estaciones han presentado fallas debido al deterioro de la infraestructura en años anteriores, y que actualmente se trabaja para restablecer su funcionamiento. Por su parte, Julián Otoya explicó que la red de vigilancia del aire, a cargo del DAGMA, sufrió debilitamientos bajo administraciones pasadas, lo que limita la cobertura y continuidad de los registros.

Variables clave y necesidades del modelo
Se discutieron las variables meteorológicas más relevantes para el modelo predictivo, incluyendo humedad relativa, temperatura, vegetación, y residuos sólidos, entre otras.
Daniel Felipe Osorio enfatizó la necesidad de contar con estos insumos de manera estandarizada para alimentar el sistema de predicción. Además, propuso incluir datos históricos de la Secretaría de Salud que podrían complementar el análisis.

También se debatió la posibilidad de realizar una solicitud formal al DAGMA y otras entidades, como la CVC, a través de canales oficiales como el sistema Orfeo o la ventanilla única de la Alcaldía. Esta solicitud se dirigirá específicamente a Edgar Humberto Herrera, y buscará consolidar la entrega de variables clave con respaldo institucional.

Desafíos logísticos y coordinación digital
Durante la reunión se señalaron algunas dificultades logísticas, como los problemas de acceso a la plataforma Microsoft Teams, que afectaron la fluidez de la comunicación entre equipos.
Se acordó fortalecer los canales de coordinación y revisar las condiciones técnicas para facilitar el intercambio de información.

Conclusiones y compromisos
El encuentro permitió avanzar significativamente en el diagnóstico técnico de la infraestructura meteorológica de Cali y en la definición de insumos necesarios para el modelo.
El equipo reafirmó su disposición a continuar trabajando de forma articulada, reconociendo que la calidad y cobertura de los datos meteorológicos son determinantes para la precisión del modelo Dengue.IA y su impacto en la prevención de brotes en la ciudad.

El proyecto Dengue.IA avanza con el respaldo de la Fundación Rockefeller y entidades locales

El 31 de enero de 2025, como parte de su agenda de seguimiento, el equipo del proyecto Dengue.IA sostuvo una reunión clave con representantes de la Fundación Rockefeller, financiadora de la iniciativa, así como con actores de la Universidad Icesi, la Alcaldía de Cali y distintas dependencias técnicas de la ciudad.
El encuentro, liderado por los investigadores Robin Castro y Gabriel Tamura, tuvo como objetivo presentar los avances alcanzados hasta enero de 2025 y definir lineamientos estratégicos para los próximos meses.
Durante la jornada se discutieron aspectos técnicos del modelo, se compartieron lecciones aprendidas y se reafirmó el compromiso de continuar fortaleciendo la articulación interinstitucional para el desarrollo de una herramienta innovadora de predicción y prescripción en salud pública.

Avances en datos y estructura del modelo
El equipo técnico presentó un balance detallado sobre la recolección y análisis de datos, indicando que los archivos utilizados en modelos previos fueron descargados con el apoyo de DATIC y están siendo utilizados como insumo para el nuevo desarrollo.
Sin embargo, se señalaron dificultades relacionadas con la calidad y estructura de los datos (CSV, Parquet y Excel), lo que ha motivado la exploración de fuentes alternativas como imágenes satelitales de la NASA.
También se expuso la necesidad de precisar la pregunta clave que debe responder el modelo, para así orientar mejor su desarrollo. Entre las propuestas discutidas, se contempló la posibilidad de estimar el número de casos de dengue por subterritorios en la ciudad, con el fin de optimizar la focalización de intervenciones preventivas.

Un enfoque basado exclusivamente en inteligencia artificial
Durante la reunión se destacó que Dengue.IA es el único proyecto del grupo de trabajo que está siendo desarrollado exclusivamente con inteligencia artificial, a diferencia de otras iniciativas que han combinado este enfoque con modelos estadísticos tradicionales.
Este carácter diferencial abre nuevas posibilidades metodológicas, pero también plantea desafíos técnicos que requieren una construcción rigurosa del modelo.

Propuesta para optimizar las futuras sesiones
A partir de las observaciones del equipo y de la Fundación Rockefeller, se sugirió reestructurar el formato de las reuniones de seguimiento para hacerlas más prácticas y orientadas a la toma de decisiones.
Se acordó que, en adelante, estos espacios iniciarán con una sección de lecciones aprendidas, seguida de la presentación de hitos clave, y finalizarán con la discusión general del proyecto. Asimismo, se estableció que los materiales (informe y presentación) serán enviados con una semana de antelación a cada encuentro.

Conclusiones y próximos pasos

La reunión permitió identificar logros relevantes en la consolidación del modelo y en la integración de las instituciones participantes.
No obstante, se reiteró la necesidad de contar con una definición clara, por parte de la Secretaría de Salud, sobre la pregunta que debe resolver la herramienta basada en inteligencia artificial.
Este paso es fundamental para orientar correctamente el desarrollo técnico y asegurar su utilidad práctica.

Entre los compromisos establecidos se encuentran:
➔ Establecer un nuevo formato para las reuniones, centrado en lecciones aprendidas, hitos e intercambio crítico.
➔ Incluir en futuras presentaciones una mención explícita sobre el uso del modelo anterior como línea base.
➔ Traducir al inglés la imagen de variables del modelo una vez esté consolidado.
➔ Fijar la próxima reunión para el 7 de marzo a la 1:00 p.m.
➔ Mantener el liderazgo de la Secretaría de Salud en las reuniones, con apoyo del equipo articulador (Universidad Icesi, Univalle, DATIC, Secretaría de Desarrollo Económico y DAGMA).

Avanza el proyecto Dengue.IA: Retos y oportunidades

El 14 de enero de 2025, con el propósito de afianzar la articulación interinstitucional y avanzar en la construcción de un modelo predictivo y prescriptivo basado en inteligencia artificial para la prevención del dengue, el equipo técnico del proyecto Dengue.IA llevó acabo una reunión presencial clave en la Universidad del Valle.
La jornada, en marcada en el primer seminario “Dengue e Inteligencia Artificial”, fue liderada por la epidemióloga Lyda Osorio y contó con la participación de representantes de la Universidad Icesi, la Alcaldía de Cali y la Secretaría de Salud.
Durante el encuentro se compartieron avances, se discutieron desafíos técnicos y conceptuales, y se abordaron temas fundamentales como la gestión de información socio demográfica, climática y epidemiológica, así como la incorporación del componente social en el diseño del modelo.
Todo esto con miras a consolidar los fundamentos científicos y operativos del proyecto, que busca tener un impacto real en la salud pública de la ciudad.

Una ciudad, múltiples climas: el desafío de los datos meteorológicos
Uno de los temas que concentró mayor atención fue la disponibilidad y calidad de la información climática en la ciudad. Desde la Alcaldía se expresó preocupación por las limitaciones en la infraestructura de monitoreo del IDEAM, que actualmente cuenta con solo cuatro estaciones activas en Cali. Esta escasez de datos representa un obstáculo importante para alimentar modelos predictivos robustos.
Adicionalmente, el Departamento Administrativo de Gestión del Medio Ambiente (DAGMA) advirtió sobre la variabilidad térmica entre distintas zonas urbanas, que puede superar los 7 °C entre el oriente de la ciudad y sectores como San Fernando. Este dato refuerza la necesidad de territorializar las predicciones y considerar las condiciones micro climáticas en la modelación de brotes.

Más allá del mosquito: integración del componente social
La reunión también abordó preguntas cruciales sobre cómo incluir de manera efectiva los factores sociales en el diseño del modelo. Se discutieron elementos como el nivel de educación sanitaria de la población, las prácticas comunitarias frente al dengue, y la importancia de recoger voces diversas del territorio.
Estas inquietudes fueron acompañadas por la necesidad de construir un modelo teórico compartido que permita homogeneizar el lenguaje y las aproximaciones de los equipos interdisciplinarios involucrados: epidemiólogos, ingenieros, científicos de datos, salubristas y actores institucionales.

Calidad e interoperabilidad de los datos epidemiológicos
Desde la Secretaría de Salud, el Dr. Carlos Pinzón hizo énfasis en la urgencia de armonizar las fuentes y flujos de información sobre el dengue. Señaló que se deben establecer criterios unificados de calidad, mejorar la interoperabilidad de los sistemas existentes y conformar un equipo de expertos con conocimiento profundo sobre el comportamiento del virus en el contexto local.
Asimismo, se debatió sobre la necesidad de revisar metodologías de vigilancia como el canal endémico y se propuso una categorización del territorio basada en ecotipos, es decir, divisiones geográficas construidas desde variables ambientales y no solo desde límites político-administrativos como las comunas.

Reflexión crítica y proyección
Los asistentes discutieron ejemplos internacionales como el modelo de gestión de Singapur, y tecnologías emergentes como Wolbachia o la vacunación selectiva. También se compartieron datos locales sobre zonas históricamente vulnerables, como el barrio Floralia, y se mencionó el uso de agentes biológicos como peces guppy o bacterias para el control del vector.
Más allá de construir un modelo de predicción exitoso, se insistió en que el proceso mismo puede funcionar como una herramienta de reflexión crítica sobre las capacidades institucionales de monitoreo, diagnóstico y acción frente al dengue en Cali.
Se mencionó, por ejemplo, que actualmente no se tipifican los serotipos en las pruebas positivas, lo cual limita el análisis epidemiológico.

Compromisos concretos
Como cierre, los actores participantes acordaron avanzar en los siguientes frentes:
➔ Realizar una revisión crítica de las metodologías predictivas, tanto aquellas basadas en IA como en enfoques más tradicionales.
➔ Consolidar el equipo interdisciplinario con perfiles técnicos, científicos y comunitarios.
➔ Definir una hoja de ruta clara para enfrentar los principales desafíos identificados en la reunión.
El proyecto Dengue.IA continúa así su consolidación como una propuesta de innovación aplicada a la salud pública, con el potencial de impactar de manera significativa la prevención y gestión del dengue en Cali. A través de la colaboración entre instituciones académicas, entidades gubernamentales y comunidades, se busca construir un modelo que no solo prediga, sino que también proponga acciones concretas para la equidad y la sostenibilidad en salud.

Aprendiendo juntos a predecir el dengue

El 14 de enero de 2025, investigadores de la Universidad Icesi y el equipo de ARTPARK, una organización líder en innovación tecnológica con sede en India, se reunieron para compartir experiencias y conocimientos en la predicción de brotes de dengue. El objetivo principal de este encuentro fue aprender de las lecciones y avances de ARTPARK, clave para fortalecer el proyecto de modelado y predicción de dengue que Icesi en el marco del proyecto Dengue.IA.

La sesión fue liderada por Gabriel Tamura, investigador de Icesi, y Rohit Satish, miembro del equipo de ARTPARK. Durante el intercambio, se abordaron los principales retos y avances en el uso de técnicas de Machine Learning (aprendizaje automático) y modelos mecanísticos. El profesor Tamura presentó los objetivos, retos y avances del proyecto, mientras que ARTPARK compartió su experiencia enfrentando uno de los mayores desafíos en este campo: el manejo e integración de datos no integrados y provenientes de diversas fuentes.

La reunión concluyó con un intercambio de ideas sobre los desafíos comunes en la predicción de brotes de dengue. ARTPARK destacó la importancia de la paciencia y la persistencia en el desarrollo de modelos mecanísticos, así como la necesidad de integrar datos heterogéneos para lograr una mejor precisión. Por su parte, Icesi reconoció la relevancia de las estrategias compartidas, especialmente la eficacia del modelo de regresión binomial negativa.

Como resultado de este encuentro, se acordó coordinar una nueva sesión de trabajo centrada en la comparación entre modelos estadísticos y de Machine Learning. Este intercambio continuo de conocimientos es fundamental para fortalecer el proyecto y avanzar hacia soluciones más efectivas en la prevención y control del dengue.

Más allá del intercambio técnico, este encuentro sentó las bases para una colaboración más estrecha entre Icesi y ARTPARK. La combinación entre de experticia en modelado, Machine Learning y epidemiología promete generar avances significativos en la lucha contra el dengue, con impactos positivos para comunidades enteras y contribuyendo a la salud pública global.

Avances en la Modelación de Enfermedades para la Prevención del Dengue

El pasado 10 de enero del 2025 se llevó a cabo una reunión técnica con el Dr. Mauricio Santos Vega, profesor asistente en el departamento de ciencias biológicas de la Universidad de los Andes y director del grupo de Biología Matemática.

Su trabajo se ha centrado en la modelación de transmisión de enfermedades, con énfasis en el dengue y la influencia del comportamiento humano en la propagación del virus. La reunión buscó intercambiar conocimientos y explorar posibles colaboraciones para mejorar el enfoque del proyecto en curso.

Objetivos

Esta reunión tuvo como finalidad conocer la experiencia y perspectivas del Dr. Santos Vega en la modelación de enfermedades, con el objetivo de fortalecer el proyecto a través del intercambio de conocimientos y la colaboración entre equipos.

Conocer la experiencia del Dr. Santos Vega en modelación de transmisión de enfermedades.
Explorar oportunidades de colaboración con su equipo de trabajo.
Evaluar la integración de datos y modelos predictivos en el proyecto.
Identificar recursos adicionales y expertos que puedan fortalecer la investigación.

Puntos Claves

Durante la discusión, se abordaron temas fundamentales relacionados con la predicción y control de enfermedades, destacando la importancia de integrar metodologías innovadoras y enfoques prácticos en la toma de decisiones.

El Dr. Santos Vega recomendó al profesor Paul Locke, experto en modelación epidemiológica de la Universidad de Wisconsin, como posible colaborador.
Enfatizó la importancia de diseñar un sistema de semáforo para la toma de decisiones en lugar de centrarse solo en la predicción numérica de casos.
Se destacó la dificultad de modelar el comportamiento humano dentro de los modelos de predicción del dengue, un desafío clave en la investigación.
Se acordó organizar una sesión de trabajo el 20 de enero en Cali con su estudiante de doctorado, quien ha desarrollado estudios sobre el dengue en Ibagué, Tolima.
Compartió dos publicaciones clave con datos georreferenciados sobre dengue, útiles para el proyecto:

El encuentro permitió establecer un marco de colaboración con el Dr. Santos Vega y su equipo, integrando nuevos enfoques y datos relevantes para mejorar la investigación en curso. Se acordó una próxima sesión de trabajo para fortalecer la sinergia entre los equipos y avanzar en el desarrollo del proyecto.